【国际货币基金组织】新凯恩斯宏观模型的符号限制-准不可知识别过程的结果

国际货币基金组织（IMF）近日发布了一份名为《新凯恩斯宏观模型的符号限制：来自“准不可知论”识别过程的结果》（Sign Restrictions with a New-Keynesian Macro Model: Results From a “Quasi-Agnostic” Identification Procedure）的研究报告。这份报告由Gregorio Impavido撰写，提出了一种“准不可知论”的符号限制方法，用于在频率主义结构向量自回归（SVAR）模型中识别结构性冲击。报告的核心在于探讨如何通过这种方法提高对宏观经济变量响应结构性冲击的识别率，这对于理解货币政策和宏观经济动态具有重要意义。报告中不仅包含了对现有识别方法的批判性分析，还提出了新的识别策略，为宏观经济研究提供了新的视角和工具，其中包含了许多对政策制定者和经济学者而言极具价值的深入分析和见解。

在宏观经济研究领域，对结构性冲击的识别一直是经济学家关注的重点。Gregorio Impavido在其2025年的工作论文《Sign Restrictions with a New-Keynesian Macro Model: Results From a “Quasi-Agnostic” Identification Procedure》中，提出了一种新的识别方法——“准不可知论”的符号限制方法，以提高结构向量自回归（SVAR）模型中结构性冲击识别的准确性和可靠性。

Impavido的研究指出，传统的“不可知论”识别方法，如基于符号限制的方法，往往导致接受率较低，即能够满足给定符号限制的模拟结构性冲击的比例很小。例如，Fisher和Huh（2020）的研究中，使用他们提出的算法得到的接受率不到1%。这种低接受率可能并非模型设定不当的指示，而是因为这些方法没有充分利用对宏观变量对结构性冲击反应符号的先验知识。

为了解决这个问题，Impavido提出了一种“准不可知论”的识别过程，该过程类似于迭代网格搜索，使用越来越精细的识别方法来识别满足给定符号限制的结构参数的合理集合。这种方法在每次迭代中都利用以前迭代中收集的信息来缩小可能的结构参数的区间，从而显著提高接受率，揭示出与宏观变量对结构性冲击反应符号的先验知识一致的更大经济结构集合。

在实证分析中，Impavido使用了美国经济的产出缺口、通胀和平均政策利率这三个变量构建了一个三变量的SVAR模型。通过传统的递归SVAR模型，研究发现识别出的冲击对产出缺口和利率有着持久的影响，而对通胀的影响通常不太持久。然而，这种递归模型无法用现有经济结构知识来证明其合理性，并且产生了“价格难题”，即正的货币冲击导致通胀正向响应。

为了解决这个问题，Impavido放弃了参数短期限制，转而使用Ouliaris和Pagan（2016）提出的基于生成系数的符号限制（SRC）方法，在不同时间范围内对脉冲响应函数施加符号限制。通过这种方法，“价格难题”得到了解决，并且发现许多合理的经济结构与宏观变量对结构性冲击反应符号的先验知识一致。但是，该过程的接受率非常低，这表明可能存在模型设定不当或识别程序限制的问题。

为了克服可能的识别程序限制，Impavido提出了一种旨在识别更多合理经济结构的策略。这种策略类似于在逐渐精细化的识别程序中进行网格搜索。这些程序被称为“准不可知论”，反映了它们的适应性，即后续方法根据早期程序的结果来调整可能的结构参数区间。研究表明，这种策略可以显著提高接受率，揭示出与宏观变量对结构性冲击反应符号的先验知识一致的更大经济结构集合。

Impavido的研究强调了在高维SVAR中，仅使用事后信息来限制合理的结构参数集合并不能保证所有与宏观反应符号先验知识一致的可能结构参数都已被识别。换句话说，结果仍然留下了模型设定不当和识别程序在决定接受率中的相对重要性的疑问。未来的研究应该确定更高维度SVAR的结构参数的事先限制。

这篇文章的灵感来源于Gregorio Impavido的报告《Sign Restrictions with a New-Keynesian Macro Model: Results From a “Quasi-Agnostic” Identification Procedure》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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