《表1 先验分布及后验估计 (DSGE-VAR)》

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《中国银行业系统流动性风险考察与控制——基于资产抛售价格视角》

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注:后验分布由Metropolis-Hastings算法得出。

对于无法在模型的估计过程中识别的参数，依据已有文献的相关研究或经验数据进行校准。β是主观贴现因子，已有文献的取值范围一般在0.95~0.99之间，本文取该值为0.96。由于本文使用的是季度数据，参照Smets和Wouters（2007）的研究，资本折旧δ设定为0.025，价格粘性程度εp为10[14]。以模型中衡量每笔信贷资金相对价格的参数Qt表示银行业的债务人信用风险，由于该价格反映信贷的风险状况，调整后的较高值意味着较高的违约风险。为了尽量符合模型的稳态要求，对于银行机构相关参数的调校设定杠杆率（t）为4。由于稳态杠杆的设定会使得资金转移比率λ较低，加之为了体现银行资产管理计划或理财资金的投资特性，将λ设定为一个较大的数值0.35。由于我国的银行体系仍然是以国有为主体，没有出现过大规模的系统流动性危机，储户对银行体系怀有很强的信心，发生储户挤兑的风险极低，影响范围也不会过广，因此设定参数θ的值为0.99。基于2017年市场稳态利差100bp的情况来看，将ω设定一个较小的值较为合适（ω=0.02）。表1给出了模型结构参数的边际先验分布，为了方便计量，假设所有的参数都是先验相互独立的，先验分布的截尾值设定在2%，参数υ（κ的条件值）和1/l只对模型的二阶估计有影响，因此这里不作考虑。