《表2 滞后1阶TVP-VAR模型估计结果》

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根据模型设定，利用Nakajima(2011）算法，采用MCMC方法对模型进行估计[22]。进行10000次抽样，前1000次预抽样舍弃，得到TVP-VAR模型的参数估计结果，如表2和图1所示。其中sb1、sb2、sa1、sa2、sh1、sh2分别对应矩阵∑β和∑α、∑h的第一、第二个对角元素。参数的后验均值均位于95%的置信区间，CD统计量表明在5%的显著性水平不能拒绝原假设，表明样本期间马尔科夫链趋于集中。低效因子所要求的抽样次数远低于所抽取的样本数10000次。根据以上判断MCMC抽样是收敛的，能够对未知参数的后验分布进行有效的抽样。