《表2 美国贝叶斯VAR模型的估计结果》

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《驱动大类资产价格的宏观因素分析——基于高频分解的新视角》

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注：括号内为t检验值，***，**和*分别代表在1%，5%和10%的显著性水平上显著，下同。

首先，采用2000年1月至2018年12月为估计窗口，并在模型中加入影子利率（SSR）作为控制变量，采用贝叶斯VAR模型的方法估计债券收益率和股价的非结构化的VAR模型，模型参数估计结果为表2。估计的结果显示在一阶VAR模型中债券收益率和股价的滞后项具有解释力，而影子利率作为控制变量对债券收益率具有一定的解释力，影子利率越高则债券收益率也越高。通过VAR估计的结果，我们还可以得到非结构化的残差序列。