《表2 参数估计结果：P2P网络借贷、流动性风险与宏观审慎政策》

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《P2P网络借贷、流动性风险与宏观审慎政策》

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根据Pfeifer[22]的研究建议，为使观测变量与模型变量保持经济意义匹配一致性，在模型中增加量测方程刻画观测变量与模型变量之间的关系。同时，根据已有文献先验信息给出待估参数初始值，缺少先验信息则采用较为宽松设定，尽量使估计结果较少受先验分布误设影响。本模型利用Dynare优化算法进行贝叶斯估计，但Dynare内嵌多种数值优化器，寻找后验模式存在两个问题:一是这些算法只能找到局部最大后验密度，不能确保全局最大值；二是后验密度海森矩阵非正定，算法可能无法收敛。对此，参照Zha[23]的研究，调用外部函数从先验分布中执行随机模式搜索1000次，并利用后验分布MCMC通过Markov链抽样2万次模拟估计，提高对数数据密度，保证估计稳健性。具体参数估计结果见表2。