2013年-IMF国际货币组织全球_System_Priors_Formulating_Priors_about_DSGE_Models39_Properties_26页_315kb

报告摘要

总结：System Priors - Formulating Priors about DSGE Models' Properties

核心内容

本文提出了一种新颖的方法，用于在动态经济模型中制定系统先验（System Priors），即基于模型整体特性而非单个参数的先验信息。这种方法旨在提高先验设定的透明度和经济意义，同时避免传统独立先验可能带来的非预期后果。系统先验可以作为对模型结构参数的约束，从而影响模型的估计结果。

主要观点

系统先验的优势：
- 系统先验可以表达对模型整体行为（如冲击响应函数、条件相关性、通货膨胀与目标的偏离程度等）的先验信念。
- 相较于独立先验，系统先验能更自然地反映经济理论和政策直觉。
- 系统先验能引入参数间的复杂依赖关系，避免参数设定不合理导致模型整体行为偏离预期。
系统先验的哲学转变：
- 传统的先验设定方式往往过于随意，缺乏理论基础。
- 本文主张从模型的系统性质出发，设定先验，以更贴近经济现实。
- 这种方法有助于解决参数估计中的识别问题，提高模型的稳健性。
系统先验的实现方式：
- 系统先验可以通过对模型特性进行概率建模，将其转化为对参数的约束。
- 在贝叶斯框架下，系统先验与边际先验结合，形成复合先验，用于更新模型参数的后验分布。
- 实现过程相对简单，只需在标准的蒙特卡洛估计方法中增加一步对系统先验的评估。

关键信息

常见的系统先验类型

牺牲比率先验（Sacrifice-Ratio Priors）：
- 衡量永久性通货膨胀目标下降后，经济产出的累积损失。
- 由于样本数据中此类事件较少，系统先验可利用历史经验或专家判断进行设定。
- 对模型参数具有高度非线性影响，有助于在似然函数中引入约束。
延迟政策响应先验：
- 表达对政策工具变化滞后效应的先验看法。
- 例如，对需求冲击后保持政策利率不变若干期的设定。
- 有助于在模型中引入更现实的政策行为，增强估计结果的可解释性。
持续时间先验（Duration Priors）：
- 用于限制模型中变量响应的持续时间。
- 例如，设定通货膨胀在政策冲击后需在若干年内恢复到目标。
- 该先验对模型的动态特性有显著影响，具有尺度不变性，便于实施。
频率域先验（Frequency-Domain Priors）：
- 利用频率响应函数和谱特性设定先验。
- 可用于分析趋势、周期性波动和高频动态之间的关系。
- 特别适用于处理测量误差和趋势设定问题。

实施与识别问题

系统先验的实施可以通过先设定参数的边际先验，再引入系统特性作为额外约束。
该方法在贝叶斯估计中具有良好的可操作性，且与标准估计流程兼容。
识别问题在系统先验的设定中尤为关键，因为模型特性与参数之间存在非线性映射关系。
系统先验能够提供更丰富的识别信息，避免似然函数的不足。

模型与方法的示例

文中以简单的货币政策模型为例，展示了如何通过系统先验设定参数的分布。
使用模拟实验验证系统先验对模型行为的影响，例如通货膨胀响应的持续时间。
提出的系统先验方法具有较强的灵活性，适用于多种模型结构和经济场景。

总结

系统先验是一种基于模型整体性质而非单个参数的先验设定方法，能够更有效地表达经济直觉和政策经验。它在贝叶斯估计框架中具有良好的适用性，有助于提高模型估计的透明度和合理性。通过系统先验，研究者可以更直观地设定对模型行为的先验信念，并避免因参数独立设定带来的非预期后果。本文为系统先验的理论与实践提供了系统的指导，并强调了其在宏观模型中的重要性。

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