基于Markov因果结构推断的结构向量自回归模型识别 本书特色

　　利用图方法中的markov因果结构推断来构建svar 模型识别条件，是近年来发展起来的一种新识别方法，在实证分析中得到了广泛的应用。张二华所著的《基于markov因果结构推断的结构向量自回归模型识别》首先从理论角度证明了基于markov因果结构推断构建svar模型识别条件的可行性，并证明该方法的有效性与扰动项的具体分布形式无关，将这一方法推广到非高斯分布情形。其次，本书还将基于同期变量间因果结构的推断来构建svar模型识别条件，拓展到基于动态因果结构的推断，并设计了动态因果结构推断的具体算法，使svar模型得以被完全识别的情形得到了有效拓展。*后，本书还将上述理论成果成功应用于货币政策传导机制中的实证分析，得到了一些重要研究结论。

基于Markov因果结构推断的结构向量自回归模型识别 目录

**章  绪论
  **节  研究背景及意义
  第二节  国内外研究现状及其发展动态
  第三节  研究内容
  第四节  研究创新
第二章  因果结构推断的主要概念、定理及算法
  **节  基本概念
  第二节  概率分布和dag
  第三节  markov因果结构模型和递归结构模型
  第四节  dag和因果结构推断
  第五节  结论
第三章  svar模型与线性动态markov因果结构模型
  **节  var和svar模型
  第二节  svar模型的识别
  第三节  svar模型的递归结构假设
  第四节  线性动态markmr因果结构模型及其svar模型等价形式
  第五节  弱因果markov条件与严格因果忠实条件
  第六节  结论
第四章  同期变量间markov因果结构推断与svar模型识别
  **节  同期变量间mar。kov因果结构推断
  第二节  svar模型及其线性动态markov因果结构模型等价形式
  第三节  同期变量间markov因果结构与svar模型识别
  第四节  同期变量问markov因果结构推断条件下svar模型识别的充要条件
  第五节  montecarlo模拟
  第六节  结论
第五章  动态markov因果结构推断与svar模型识别
  **节  动态markov因果结构推断的理论基础
  第二节  动态markov因果结构推断的主要算法
  第三节  动态．markov因果结构推断与svar模型识别条件的构建
  第四节  montecarlo模拟
  第五节  结论
第六章  实证分析
  **节  数据及模型设定
  第二节  识别条件的构建与svar模型估计
  第三节  脉冲响应函数
  第四节  结论
第七章  研究结论及展望
  **节  研究结论
  第二节  研究展望
参考文献
致谢

自然科学 总论

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