如何识别中国货币政策的实效性：SVEC-IV方法实证研究

尤其，在我国经济进入“新常态”后，中国经济发展面临着国内需求萎缩、产业景气度下降、利用外资严峻、经济结构升级和经济发展方式转变进行攻坚期等诸多困难和矛盾，以及世界经济的不确定性增加，使中国经济下行压力增加。因此，本节将利用SVEC-IV方法对我国货币政策的动态因果效应进行实证研究，以识别基准利率政策的实效性，为实务界提供政策参考。

理论教育 2023-06-11

使用工具变量的方法与注意事项

而在适当的假设条件下，Imbens&Angrist利用工具变量方法估计了政策或项目干预的局部平均因果效应。如果工具变量Zi满足相关性和外生性两个条件，则可以识别出处理变量对结果变量的因果效应。基于此，可以得到工具变量估计值对应样本形式的工具变量估计量为目前在基于结构计量学模型的动态因果推断文献中，工具变量方法也得到了一定应用。但是，工具变量的选择是非常困难的，通常把工具变量称为“自然的礼物”。

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深入探究中断时间序列分析的方法

中断时间序列是指产生于干预前和干预后的观测数据，这些数据被已知或推测受到干预的影响，使得时间序列的水平值或趋势值发生一定的变化，中断时间序列方法也被称为准实验时间序列分析方法。并且，无论是否存在对照组时间序列，中断时间序列分析方法提供了一种内部有效性较高的准实验研究设计。

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时间序列分析中宏观经济政策的动态因果效应研究

鉴于时间序列隶属单一个体的特征，Slutzky和Frisch率先将宏观经济政策的动态因果效应定义为政策干预随时间推移在经济系统中的传播效应。并且，Stock&Watson将宏观经济冲击描述为在宏观经济系统中产生“意料之外”的非预期结构扰动，发现了估计SVAR模型脉冲响应函数的LP-IV方法和SVAR-IV方法。Angrist et al.还提出了利用逆概率加权方法计算政策的动态因果效应，并利用该方法评估了美国货币政策在大萧条前后的影响。

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稳定性假设对因果推断的影响

稳定个体处理值假设简称稳定性假设。稳定性假设是潜在结果框架的第二个要件。在社会科学研究中，稳定性假设可能不成立。因而，稳定性假设是因果推断的一个技术性简化。值得特别指出的是，根据Angrist&Kuersteiner的描述，稳定性假设在时间序列数据的因果模型中未必成立，原因主要是在时间序列数据普遍存在序列相关性，所以经济系统当前的结果变量会部分取决于过去的政策（干预）。

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变量和模型选择的重要性与方法

工具变量的选择以测度央行沟通的前瞻指导综合指数作为利率政策的工具变量。表6.1变量的ADF单位根检验续表注：（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。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。

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多重经济政策因果效应识别的优化策略

现有多重政策因果效应评估的经验研究，由于不能有效地分离其他政策和混杂因素的影响，研究结论难免偏颇。白仲林和董珍在理论研究层面，设定了双重和多重政策因果效应计量模型，提出了双重和多重政策因果效应的两种识别条件和三类估计方法，拓展了现有政策因果效应评估的理论研究。

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基准模型的设定方法优化：

如果n维向量随机过程Yt是平稳的，则式（6.1）被称为VAR模型。如果Yt中部分或者全部随机过程是I过程，而且它们存在协整关系，则式（6.1）可以表示为VECM模型其中，被称为长期关系矩阵，，（i=1，2，…而且，相应平稳VAR模型的SVMA模型为

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回归和匹配的优化方法

匹配方法和逆概率加权法①匹配方法为了解决处理组个体反事实结果的估计问题，Gu&Rosenbaum、Heckman et al.、Dehejia&Wahba和Abadie&Imbens等文献提出并研究了因果效应的匹配估计方法。另外，Abadie&Imbens分别研究了协变量精确匹配和倾向得分匹配方法估计因果效应的问题。

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多组ITS模型优化方法探讨

图3.2多组中断时间序列分析图示事实上，多组ITS分析的核心是分别析取出两组时间序列的线性时间趋势项，通过推断政策干预前后线性时间趋势项、漂移项和趋势项系数的差异性识别政策因果效应。当存在影响所有个体的外生政策冲击时，多组ITS比单组ITS分析结果更可靠。

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潜在结果：经济研究的重要标志

不同的处理作用于个体所产生的预期反应称为潜在结果。对个体而言，这两个潜在结果可以看作是确定性的变量，不因个体处理变量的实现状态而改变。潜在结果{Y0i，Y1i}和观测结果Yi之间的区分是现代统计学和现代计量经济学的重要标志，是经济学经验研究“可信性革命”的关键，也是区分描述性研究和因果性研究的标志。假定观测结果Yi由两部分因素决定：一是感兴趣的处理变量Di；二是除Di之外的所有其他因素ui。

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模型设定和参数估计优化

然而，在模型估计前必须检验结果变量Yt和协变量Xt在政策处理前后是否存在协整关系，即是否存在结构突变的协整关系。当变量Yt和Xt通过协整检验并建立了误差修正模型以后，打开式和中误差修正项括号，直接利用最小二乘法估计模型然后，再将估计的模型表示成误差修正模型。

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基于SVAR模型的动态因果效应评估方法

目前，SVAR模型及其拓展模型已广泛应用于宏观经济学、货币金融学、能源经济学和农业经济学等学科领域。本章主要介绍基于结构向量自回归模型的动态因果效应的潜在结果框架，包括Angrist&Kuersteiner、Ramey和Stock&Watson等文献分别基于SVAR模型提出了评价宏观经济政策动态因果效应的政策倾向得分方法、LP-IV方法和SVAR-IV等方法，构建了动态因果效应评价的高维时间序列模型分析方法体系。

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SVAR模型的识别方法优化建议：如何识别SVAR模型

SVAR模型的识别是指通过施加一定的条件，使得可以利用样本信息估计模型参数。结构式非限制性SVAR模型（5.1）的识别取决于对模型所施加的约束条件。Sims的这种识别方法就是目前常用的Cholesky分解法或递归假设识别法。而SVAR模型中可以分解不同来源的结构冲击，可以根据经济的理论中变量之间的相互关系来识别其类型。

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分配机制及其在观测研究中的应用

分配机制是潜在结果框架的第三个要件。第一类分配机制是随机实验。最后，除上述两类分配机制外，将其余所有的分配机制称为依不可观测变量选择，又称为非正则机制。通常这种情况下，分配机制与潜在结果是相关联的，处理组和控制组的差异无法被观测。因而，在观测研究中，分配机制也可称为选择机制。Fisher提出的随机分配机制是识别因果作用最有效的方法。

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动态推断检验：因果分析方法论优化

并且，在SVAR模型中，如果结果变量Yt中包含了协变量Xt，则推断式的检验被称为广义Sims非因果关系检验，其中，Sims非因果关系被简化为因此，在SVAR模型中，如果结果变量Yt中包含了协变量Xt，且条件独立性假设同时成立时，广义Sims因果关系检验即可用于推断动态因果效应。因此，依据统计量Vn（υ）可检验条件独立的零假设，进而推断政策冲击对结果变量的影响。或者，在可观测变量平稳的正则条件下，使用渐近正态分布确定检验临界值。

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