《表2 MCMC模拟法的参数估计结果》

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《基于SV-TVP-VAR的中国货币政策对大宗商品价格的影响》

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注:根据似然函数最优原则设定模型的滞后期为1。

本文在贝叶斯框架下运用MCMC方法进行模型估计，并选择M=10000的模拟样本长度。如表2所示，Geweke收敛诊断值用于测定得到的马尔科夫链的收敛性，无效影响因子（Inefficiency Factors）用于测量模型模拟所产生不相关样本的个数。这两个指标是判断MCMC模拟和估计效果的重要依据。所有参数的Geweke统计量均小于临界值1.96（95%置信水平），因此，模型可以接受收敛于后验分布的原假设，即10000次的模拟次数可以产生有效的样本，对于参数估计而言是足够的。无效因子值越小，表示样本越有效。该模型所有参数估计结果的无效影响因子均较小，其中最大的为201.79（μh），即至多只能产生约50个（10000/201.79）不相关样本，可以用以进行有效的后验推断。总的来说，从模型得到的Geweke收敛诊断值和无效因子检验值来看，模型取得了良好的估计效果。