本文建立一個含多個外生變量的向量自回歸模型,運(yùn)用Monte Carlo方法實現(xiàn)該模型的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。并將該方法應(yīng)用在對貨幣政策效應(yīng)的實證分析中,同時因其樣本數(shù)據(jù)屬于小樣本數(shù)據(jù),在處理數(shù)據(jù)時使用了拔靴法。向量自回歸（VAR）模型是一種經(jīng)濟(jì)、金融研究中常用的計量經(jīng)濟(jì)模型,由克里斯托弗·西姆斯（Christopher Sims,1980）提出。這種模型使用多方程聯(lián)立的形式,在模型的每一個方程中,某個內(nèi)生變量對模型中所有內(nèi)生變量的滯后項進(jìn)行回歸,用于預(yù)測相關(guān)時間序列系統(tǒng)及分析隨機(jī)擾動項對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊。脈沖響應(yīng)函數(shù)就是用于衡量來自隨機(jī)擾動項的一個單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對內(nèi)生變量當(dāng)前和未來值的影響的變動軌跡,它能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動態(tài)交互作用及其效應(yīng)。廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)是為了克服傳統(tǒng)正交脈沖響應(yīng)函數(shù)隨著進(jìn)入VAR系統(tǒng)的變量順序的不同,分解出來的脈沖響應(yīng)函數(shù)也不同這一缺陷,由Pesaran和Shin （1998）給出了一個新的脈沖響應(yīng)方法,該方法不需要將所有的沖擊項都正交化,并且不受VAR模型中變量的排序影響。Monte Carlo方法又稱隨機(jī)模擬或統(tǒng)計試驗方法�；舅枷胧牵寒�(dāng)所要求解... 

【文章來源】：長春工業(yè)大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 文獻(xiàn)綜述
    1.3 問題的提出
    1.4 本文的主要工作
第二章 向量自回歸模型與脈沖響應(yīng)函數(shù)
    2.1 向量自回歸模型(VAR)
    2.2 脈沖響應(yīng)函數(shù)(IMPULSE RESPONSE FUNCTION)
    2.3 廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)(GENERALIZED IMPULSE RESPONSE FUNCTION)
第三章 計算方法
    3.1 MONTE CARLO方法
    3.2 拔靴法(BOOTSTRAP)
    3.3 廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)的MONTE CARLO方法模擬
第四章 我國經(jīng)濟(jì)周期波動中貨幣政策非對稱性效應(yīng)分析
    4.1 變量選擇和數(shù)據(jù)說明
        4.1.1 國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)
        4.1.2 貨幣供應(yīng)量(M)
    4.2 基于年度數(shù)據(jù)的GDP與貨幣供應(yīng)量非對稱關(guān)系分析
        4.2.1 我國經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張與經(jīng)濟(jì)收縮中貨幣政策的階段性非對稱影響
    4.3 基于季度數(shù)據(jù)的GDP與貨幣供應(yīng)量非對稱關(guān)系分析
        4.3.1 我國經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張與經(jīng)濟(jì)收縮中貨幣政策的階段性非對稱影響
    4.4 基本結(jié)果概述
第五章 結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 數(shù)據(jù)
附錄2 程序
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號：3421577