向量自回归(VAR)模型中的识别问题——分析框架和文献综述

被引：21

作者：

张延群

机构：

[1] 中国社会科学院数量与技术经济研究所

来源：

数理统计与管理 | 2012年 / 31卷 / 05期

关键词：

向量误差修正模型(VECM); 结构VAR模型(SVAR); 结构识别; 文献综述;

D O I：

10.13860/j.cnki.sltj.2012.05.004

中图分类号：

F224.0 [数量经济学]; O212.1 [一般数理统计];

学科分类号：

020209 ; 020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

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。

引用

页码：805 / 812

页数：8

共 11 条

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