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雷达卡
1. SVAR识别，限制条件个数：
按照我现在的理解，如果对VAR及其对应变量的SVAR都采用极大似然估计，那么：
VAR要估计的参数个数为：
SVAR要估计的参数个数为：
所以，从VAR到SVAR，需要施加的限制为
同时，在高铁梅的书上，提到SVAR的AB型设定，其形式为：
换言之，在VAR模型
两种形式下，得到的“恰好识别”所需要的限制条件个数不同（相差k^2个）
我认为一个原因是，在第一种叙述中，已经限定了SVAR的扰动项的协方差矩阵式为单位阵，第二种叙述则没有限定这点；但是这样算下来还是不一致。
那么，在上面的总结中，我有没有什么限定没计算在内，或者那些限定算重了？总之，怎样才能让这两种叙述，在模型“恰好识别”所需要的限制条件数量的计算上，保持一致？
因为这个问题不太清楚，所以不知道怎么设A、B矩阵（比如在EViews上），来让模型“恰好识别”！
2. 关于如何设定A,B矩阵来保证E(uu')=I
在AB型的形式下，如果不用cholesky分解，怎样设定A，B矩阵，才能保证E(uu')=I成立（希望能给一个推导的式子）？
谢谢了！
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