向量自回归(VAR)模型中的识别问题——分析框架和文献综述

作者：张延群

来源：数理统计与管理, 2012, (05): 805-812.

DOI：10.13860/j.cnki.sltj.2012.05.004

• 向量误差修正模型(VECM)
• 结构VAR模型(SVAR)
• 结构识别
• 文献综述 vector error correction models(VECMs)
• structural vector autoregressive models(SVAR)
• identification
• literature review

向量自回归模型(VAR)是时间序列计量经济学的标准分析工具。在VAR模型中施加长期或短期限制,使非限制的约化VAR模型成为协整(VECM)或结构协整向量自回归模型(SVECM)时,存在长期和短期结构识别问题。识别问题在以VAR为模型框架的实证分析中起到关键作用,因此是结构VAR模型研究中的一个重点。本文阐述VECM和SVECM模型中结构识别问题的理论框架,对有关文献进行综述,解释结构VAR模型在实证分析中的应用方法,简述这一领域的最新进展和研究方向。

• 单位
  中国社会科学院