一、引言
在中级经济师考试的备考过程中，计量经济学是一个重要的板块，而结构向量自回归模型（SVAR）又是其中的难点内容。掌握SVAR模型的识别方法，包括短期约束与长期约束，以及能够演示货币政策冲击对GDP、CPI的动态影响，进行脉冲响应分析和方差分解步骤，对于应对考试至关重要。
二、SVAR模型的基础概念
- 结构向量自回归模型（SVAR）
- SVAR模型是在向量自回归模型（VAR）的基础上发展而来的。VAR模型主要关注变量之间的滞后关系，是一种非结构化的模型。例如，VAR模型可以表示为$Y_t = A_1Y_{t - 1}+A_2Y_{t - 2}+\cdots+A_pY_{t - p}+\epsilon_t$，其中$Y_t$是包含多个内生变量的向量，$A_i$是系数矩阵，$\epsilon_t$是随机扰动项。
- SVAR模型则试图揭示变量之间的同期结构关系。它假设存在一个线性结构关系$B_0Y_t = C_1Y_{t - 1}+C_2Y_{t - 2}+\cdots+C_pY_{t - p}+\mu_t$，其中$B_0$是一个下三角矩阵，包含了变量之间的同期关系信息，$\mu_t$是结构冲击向量。
三、SVAR模型的识别方法
- 短期约束
- 短期约束是基于经济理论对变量之间同期关系的假设。例如，在一个简单的两变量SVAR模型中，如果我们假设$x$和$y$之间存在一种特定的关系，如$x$的变化不会立即引起$y$的变化（在同期），那么就可以对$B_0$矩阵进行相应的约束。具体来说，如果$B_0=\begin{bmatrix}1&\beta_{12}\0&1\end{bmatrix}$，这里的$0$就是一种短期约束，表示$x$对$y$的当期没有影响。
- 学习方法：要深入理解各个经济变量之间的逻辑关系。对于不同的经济场景，分析哪些变量可能在当期相互影响，哪些不会。通过大量的实例分析来掌握短期约束的设定。
- 长期约束
- 长期约束考虑的是变量在长期中的均衡关系。在经济中，有些变量可能在长期内存在稳定的比例关系或者因果关系。例如，在长期中，货币供应量的增加可能会引起物价水平的同比例上升（假设货币是中性的，在长期只影响物价）。从SVAR模型的角度来看，可以通过对矩阵$A$（协方差矩阵）的特征值和特征向量等性质进行分析来设定长期约束。
- 学习方法：结合宏观经济理论中的长期均衡概念，如古典二分法、货币数量论等。研究长期经济数据的变化趋势，分析变量之间的长期关系模式。
四、货币政策冲击对GDP、CPI的动态影响 - 脉冲响应分析
- 脉冲响应分析的概念
- 脉冲响应分析是研究当一个内生变量受到一个标准差的冲击时，其他内生变量如何随着时间的推移而做出反应。在货币政策冲击的情境下，比如央行突然调整利率或者货币供应量。
- 假设我们将货币供应量的一个标准差正向冲击（扩张性货币政策），对于GDP来说，在短期内可能会因为企业的投资成本降低而增加投资，从而带动GDP上升；对于CPI来说，由于货币供应量增加，在一定时期后会引起物价上涨，CPI上升。
- 分析步骤
- 首先，建立包含货币政策变量（如货币供应量M2）、GDP和CPI等变量的SVAR模型。
- 然后，通过估计得到模型的参数，设定合适的短期和长期约束。
- 最后，对模型进行脉冲响应分析，观察GDP和CPI在不同滞后期的响应幅度和方向。
五、方差分解步骤
- 方差分解的意义
- 方差分解是将每个内生变量的波动按照其成因分解为与各个方程信息相关联的组成部分，从而了解各信息对模型内生变量的相对重要性。
- 操作步骤
- 在建立好SVAR模型并进行估计之后，计算每个变量的方差分解结果。例如，对于GDP的波动，可以分析出货币政策冲击、外部需求冲击等其他因素各自解释的比例。
六、结论
在中级经济师备考中，SVAR模型的识别方法以及相关分析是计量经济学部分的难点。通过深入理解短期约束和长期约束的概念并掌握其设定方法，能够准确识别SVAR模型。同时，熟练进行脉冲响应分析和方差分解步骤，有助于分析货币政策冲击对GDP、CPI等变量的动态影响。考生需要不断练习相关的案例分析，结合经济理论知识，才能更好地应对考试中的这部分内容。
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