标题:基于DAG方法的SVAR模型识别:理论基础和仿真实验
作者:张二华;李春绮;吴吉林
作者机构:[张二华] 复旦大学管理学院, 上海 200433, 中国.;[李春绮] 上海财经大学经济学院, 上海 200439, 中国.;[吴吉林] 山东大学经济研究院, 济南, 山东 250100, 中国 更多
通讯作者地址:[Zhang, E.-H] School of Management, Fudan University, Shanghai 200433, China
来源:系统工程理论与实践
出版年:2014
卷:34
期:1
页码:25-34
关键词:SVAR模型; 模型识别; 有向无环图; 因果结构推断; Monte Carlo仿真
摘要:在递归结构假设条件下,文章证明了 SVAR模型与线性动态因果结构模型是相同的数据生成过程,且SVAR模型中的同期变量系数矩阵结构与同期变量为节点的DAG之间存在特定的对应关系;文 章还证明:给定真实的数据生成过程为线性动态因果结构模型,从数据出发,利用现有的 IC,SGS, PC等因果结构推断算法可以对同期变量为节点的DAG作出正确推断,且这一结论不依赖于变量服从联合高斯分布,从而在理论上证明了基于DAG方法构建SV AR模型识别条件的可行性,并给出该方法下SVAR模型识别的充要条件;最后,Monte Carlo仿真结果显示:在扰动项服从不同分布条件下,基于DAG方法在构建正确的SVAR模型识别条件方面均有着非常好的表现, SVAR模型识别的充要条件也得到了仿真结果的有力支持.
收录类别:中文社会科学引文索引;EI;CSCD;SCOPUS
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84894595768&partnerID=40&md5=6b5fafdc0c5015a5bc5900492687c0e6
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