《表3 低风险情景下不同样本期的参数贝叶斯估计结果》

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《金融危机下的银行信贷和宏观审慎政策作用机理及模拟分析》

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注:采用Metropolis-Hastings算法抽样50 000次，并将前5 000次抽样作为burn-in舍去；边际数据密度近似使用Geweke[29]所提出的调和平均数估计；边际数据密度越大，意味着总体时间序列对随机增长模型的拟合效果越好

本文在构建DSGE模型时，在参数选择、函数形式选择上作了一些假设，这些假设无疑会对模型运行结果产生影响，从而导致模型结果发生变化，但这些变化是否是显著的，或者说模型的稳定性如何，这是评价模型及其结果的重要标准。从表2结果可以看出，在不同政策和不同经济风险条件下，模型内生变量变化稳健，说明模型具有较好的稳定性。下面从另外一个角度，即改变数据样本估计区间来检验模型参数的稳健性，表3分析了不同数据区间对模型参数的影响（1）。