关于SVAR

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<p>请高人指点：（1）在做SVAR的过程中，最后的方差分解中的factorization有两个选项：cholesky decomposition和structural decomposit，一般是否选structural decomposit，而对于一般的VAR才选cholesky decomposition呀？</p><p>（2）SVAR中需要根据经济理论预设Ae = Bu where E[uu']=I中的A矩阵，B矩阵是否一般看作单位矩阵呀？而我看到很多人将A矩阵设为下三角阵，因为它是恰好识别的！请问若A是过度识别的，在估计窗口A矩阵中的被估分量全部是显著的，而下面的卡方分布的p值也很小（小于0.1），那么是否说明此过度识别是正确的？</p><p>急请大侠指点！<br/></p>

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关键词：SVAR SVA VaR composition Structural where

我也急问，在什么教材上有关于SVAR在EVIEWS里面的操作指南啊？高铁梅的书里面只有理论介绍，没有相关实践指南，急 啊！

是不是只有写程序的方式才可操作？EVIEWS里面没有直接的窗口操作模式吗？

此论坛上有位大师已指了一部分实务操作（你可以在论坛上输入关键字即可搜索到。）,只是我个人认为这其中的矩阵的约束设置才最为重要,若设置不对,全功心弃。我已发现有些关于这方面的论文，里面的操作肯定有错。

做SAVR求约束矩阵的值的时候，每运行一次求得的结果都不一样，并且存在过度识别。原因是什么？

等高手作答。。

sandy12208 发表于 2008-4-12 18:30
此论坛上有位大师已指了一部分实务操作（你可以在论坛上输入关键字即可搜索到。）,只是我个人认为这其中的矩 ...

Model: Ae = Bu where E[uu']=I
Restriction Type: short-run pattern matrix
A =  
1 0 0
C(1) 1 0.011
C(2) C(3) 1
B =  
1 0 0
0 1 0
0 0 1
WARNING: B matrix is fixed (structural innovation variances not estimated)!!!

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.  

C(1)  0.100000  0.078811  1.268858  0.2045
C(2)  0.100000  0.079195  1.262699  0.2067
C(3)  0.100000  0.078715  1.270409  0.2039

Log likelihood  -44413335
LR test for over-identification:  
Chi-square(3)   88821793 Probability  0.0000

Estimated A matrix:
1.000000  0.000000  0.000000
0.100000  1.000000  0.011000
0.100000  0.100000  1.000000
Estimated B matrix:
1.000000  0.000000  0.000000
0.000000  1.000000  0.000000
0.000000  0.000000  1.000000

能帮我看下吗？为什么矩阵估计值都是0.1啊 论文就卡在这里了， 谢谢~！！

llyyqqqqyyll 发表于 2012-10-10 00:13
Model: Ae = Bu where E=I
Restriction Type: short-run pattern matrix
A =

现在问题解决了吗 到底怎么回事呢