《表2 MCMC估计结果：金融网络结构、固有风险与交叉风险》

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《金融网络结构、固有风险与交叉风险》

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注:Σb、Σa和Σh为模型待系数。

通过TVP-VAR模型可以对交叉风险在不同的固有风险状态下进行时变的脉冲响应分析。用MCMC方法估计参数的后验概率分布，为保证估计的准确性，应用MCMC法进行10 000次迭代计算，并剔除前1 000次的抽样。TVP-VAR模型的滞后阶数为1～5是边际似然值最小的阶数，根据边际似然值选取模型的最优滞后阶数为2。表2给出TVP-VAR模型中待估参数后验分布的各项统计量结果，其中参数均值加减标准差的值均处于95%的上下界范围内，Geweke诊断概率均高于20%，并且无效因子均小于60，说明模型用MCMC算法估计是有效的。