（1）变量的选取和预处理

本文以2008年1月至2017年12月为样本窗口，选取的内生变量包括：①工业增加值环比增长率（IPt）；②银行间同业拆借加权平均利率（Rt）；③通货膨胀率（CPIt，环比增长率）；④直接标法下的人民币汇率（EXt）；⑤金融机构人民币贷款余额（LOANt）。

自2011年我国核算工业增加值增长率以来，该数据均以同比形式进行披露，本书将其同比增长率数据换算成环比增长率，并进行了季节调整处理；通货膨胀率采用环比CPI指数予以测度；金融机构人民币贷款余额进行了对数化处理。文中样本数据分别来源于Wind数据库和中经网数据库。

（2）工具变量的选择

以测度央行沟通的前瞻指导综合指数（白仲林等，2019）作为利率政策的工具变量。事实上，依据2008年1月至2017年12月每季度发布的《中国货币政策执行报告》运用Hansen&McMahon（2016）的LDA模型所构造的中国人民银行沟通指数量化了中国人民银行公开的有关当前经济状态和未来货币政策取向的信息。如图6.1所示。

图6.1　央行沟通的前瞻指导综合指数和相关变量变动关系

数据来源：白仲林等（2019）。

通过图6.1不难发现，前瞻指导综合指数（FG）与银行间同业拆借加权平均利率（R）具有显著同向波动性。并且，白仲林等（2019）研究发现，前瞻指导综合指数能即时地反映利率调整。因此，本书将以前瞻指导综合指数的差分（ΔFGt）为利率政策冲击的工具变量。

（3）数据检验

①平稳性检验

首先对各变量进行平稳性检验，结果如表6.1所示。

表6.1　变量的ADF单位根检验

续表(www.daowen.com)

注：（0，0）、（C，0）和（C，T）分别表示检验式中是否包含漂移项、趋势项。

ADF的检验结果表明，各变量均在0.05的显著性水平下是I（1）过程。即它们的差分过程均是二阶矩平稳的。

②协整检验

设Yt为由5个可观测变量组成的向量，即

为了建立SVEC系统，首先检验内生变量向量Yt的协整性。利用Johansen协整检验方法检验发现，在5%的显著性水平下，向量Yt中存在3个协整关系。

根据上述检验可知，内生变量向量Yt的既可建立非平稳变量的VEC模型，也可以建立内生变量差分向量ΔYt的VAR系统。

（4）基准模型的构建

鉴于我国货币政策的传导机制主要包括利率渠道、汇率渠道和信贷渠道等，本书参考Blanchard（2009）建立了包含工业增加值、通货膨胀率和（三种渠道）货币政策凯恩斯主义宏观经济模型，并增加了相应变量的滞后项以反映现实经济变量的动态性。

因此，本书设定的基准向量自回归（VAR）模型如下：

同时，由协整性的Johansen检验可知，内生变量向量Yt中存在3个协整关系，可建立如式（6.4）的SVEC模型，其中根据AIC和SC准则确定的滞后期p=3。另外，依据SVEC-IV方法得到的参数α、β的估计值如下：