《表3 SVAR相关变量描述性统计及平稳性检验》

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《中国宏观不确定性指数的构建、特征及宏观影响》

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注：本文使用ADF检验对各变量进行了平稳性检验，检验时认为数据存在截距项和趋势项，检验结果显示均在1%的置信水平上拒绝原假设，所有序列平稳。

其次，对于宏观经济变量的选择，本文考察了实际GDP增长率RGDP、通货膨胀率INF和实际M2增长率RM2三个变量，时间为2001年1月-2018年7月。众所周知，GDP增长率并没有月度数据，而大部分文献用社会消费品零售总额增长率或者工业增加值指数增长率来代替，但这两者与GDP增长率之间有一定的差距，因此本文使用了更为简单的方法，即将季度数据复制两份放一起，然后进行季节调整得到月度年化名义GDP增长率，然后减去年化通货膨胀率得到月度年化实际GDP增长率数据。考虑到中国节日与美国的差异，本文所有的调整均使用移动平均方法。通货膨胀数据则是由以2010年为基期的CPI数据计算得到，具体计算方法如下：（1）对CPI数据进行季节调整，得到CPISA；(2）对CPISA数据进行对数差分后乘以1200，最终获得月度年化通货膨胀率。M2增长率的处理方法与通胀一致，但最后剔除了通胀因素，得到实际月度年化M2增长率，所有数据的描述性统计结果、平稳性检验结果及数据来源如表3所示。由表3可知，所有变量均是平稳变量，可以进行SVAR估计。