《表2 TVP-SV-VAR模型中的部分估计参数》

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《人民币国际化与外汇市场压力——基于TVP-SV-VAR模型的实证检验》

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首先通过建立常系数VAR模型来确定滞后阶数，按照SIC信息选取准则，可估计TVP-SV-VAR模型的滞后阶数等于2。具体模型估计采用MCMC算法，通过1万次迭代获得Gibbs取样，放弃预烧的前1千次迭代便于结果稳健。表2显示TVP-SV-VAR模型参数的后验均值均处于95%置信上下区间内，Geweke诊断概率显示在5%显著性水平（临界值为1.96）无法拒绝参数收敛于后验分布的原假设。无效因子的含义是为得到不相关样本所需抽样次数，因子越小则抽样越有效，从参数的估计结果可见无效因子均低于40，即使是无效因子值最大的参数，亦能抽取255个有效值，说明模型参数估计结果较为稳健、精度较高，1万次抽样已足以使马尔可夫链趋于收敛。