發(fā)布時間：2018-05-19 21:11

  本文選題：SVAR模型 + 模型識別��； 參考：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2016年06期

【摘要】：給定任一滿足遞歸結(jié)構(gòu)假設(shè)的SVAR模型,存在一個與其是相同數(shù)據(jù)生成過程的線性動態(tài)因果結(jié)構(gòu)模型,且SVAR模型系數(shù)矩陣與動態(tài)因果結(jié)構(gòu)之間存在特定的對應(yīng)關(guān)系,故同期變量間因果結(jié)構(gòu)推斷可以為SVAR模型提供正確的識別條件.同時還證明同期變量與滯后變量間動態(tài)因果結(jié)構(gòu)推斷能為同期變量間因果結(jié)構(gòu)的正確推斷提供有用信息.據(jù)此,在PC算法基礎(chǔ)上,構(gòu)建了動態(tài)因果結(jié)構(gòu)推斷的具體算法,將基于同期變量因果結(jié)構(gòu)推斷的SVAR模型識別拓展到基于動態(tài)因果結(jié)構(gòu)推斷,從而使SVAR模型得以完全識別的情形得到有效拓展,并給出了該方法下SVAR模型識別的充要條件,這些結(jié)論均得到了Monte Carlo仿真結(jié)果的有力支持.
[Abstract]:Given any SVAR model that satisfies the hypothesis of recursive structure, there is a linear Dynamic Causality structure model which is the same data generation process, and there is a specific correspondence between the SVAR model coefficient matrix and the Dynamic Causality structure, so the causal structure inference between the same time variables can provide the correct identification conditions for the SVAR model. It also proves that the dynamic causal structure inference between the synchronization variables and the lag variables can provide useful information for the correct inference of the causal structure between the same variables. Based on the PC algorithm, a specific algorithm for dynamic causal structure inference is constructed, and the SVAR model recognition based on the causal structure inference of the same time variable is extended to the dynamic causal structure based on the Dynamic Causality structure. It is inferred that the case of the SVAR model can be fully recognized, and the sufficient and necessary condition for the identification of SVAR model under this method is given. All these conclusions are strongly supported by the results of the Monte Carlo simulation.
【作者單位】： 寧波大學(xué)商學(xué)院;復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院;山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71102003,71271058) 國家社科基金(13BJY179) 中國博士后科學(xué)基金一等資助項(xiàng)目(2014M560276) 浙江省自然科學(xué)基金(LY13G010004)~~
【分類號】：F224

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本文編號：1911694