向量自回归模型是当前研究货币政策区域非对称性效应的主流方法。VAR模型独有的脉冲响应函数和方差分解能动态地刻画货币政策对产出和物价的影响及其演变轨迹。本章采用结构向量自回归模型、脉冲响应函数和方差分解对我国货币政策区域非对称性效应的存在性及其特征进行了研究。

第一节 结构向量自回归模型（SVAR）简介50139937

一 结构向量自回归模型

1.结构向量自回归模型的基本形式

向量自回归模型通常用于相关时间序列的预测和随机扰动对变量系统的动态影响。向量自回归模型是分析多变量时间序列的一个有力工具。一个n维随机向量y_t服从P阶向量自回归过程，记为VAR（P），其数学表达式为：

y_t=A₁y_t-1+A₂y_t-2+…+A_py_t-p+Bx_t+δ_tt=1，2，…，N　　　　　　（3-1）

其中，y_t是k维内生变量向量，x_t是d维外生变量，p是滞后阶数，t是样本个数。k×k维矩阵A₁，…，A_p和k×d维矩阵B是要被估计的系数矩阵。δ_t是随机扰动项，其同期的元素可以彼此相关，但不能与自身滞后期和模型右边的变量相关。

在式（3-1）中，我们可以看出，VAR模型并没有给出变量之间当期相关关系的确切形式，即在模型的右端不含有内生变量，而这些当期相关关系隐藏在误差项的相关结构中，是无法解释的。所以我们把式（3-1）称为VAR模型的简化形式。而要了解模型中包含变量之间的当期关系，我们需要引入结构向量自回归模型。

下面考虑k个变量的情形，P阶结构向量自回归模型SVAR（P），

B₀y_t=Γ₁y_t-1+Γ₂y_t-2+…+Γ_py_t-p+u_tt=1，2，…，N　　　　　　（3-2）

其中

中国货币政策区域非