一向不看好韩立岩，就一灌水大仙，经济研究目前非常注重发实证文章，以为与理论模型文章相比，编辑部对实证文章更容易把握，出错率会小，实际上实证文章搞明白也没那么简单，var现在是个大家族，韩立岩对var模型根本没搞清楚，就蒙混过关了，经济研究编辑部的水平的确有待提高，为网友娜姐而来的分析应该打中了韩立岩文章的要害，大家仔细看一下吧，这是中国目前发表文章重量不重质的恶果


对（韩立岩，尹力博）文章的评论
----基于实证分析严谨性角度
    为娜姐而来
  《投机还是实需？ —— 国际大宗商品价格影响因素的广义视角分析》是经济研究2012年第12期文章，也是人大经济论坛关注的热点文章之一。由于本人对FAVAR模型有点粗浅了解，就闲喷几句，以期“抛砖引砖（专）”。
   首先shang结论：这篇文章的FAVAR模型用错了，很离谱！而JDE上的文章FAVAR用对了。大错误有：
（1）共同因子的经济含义：该文中估计出4个共同因子（文中称主因素），然后利用线性回归的方法得R2，共同因素                              i对经济指标j 的R2越大，表示因素i 就浓缩了指标j 的经济内容。如第6页原文：“因素1 和2主要为以美国为代表的全球发达实体经济发展状况，其中因素1主要与工业生产状况相关，因素2与工业生产规模相关。因素3为以中国为代表的新兴经济体的实体经济水平， 因素4为供需及库存因素。” 评论：文中的方法只能证明因素 i对经济指标j 相关，而不能说明因素 i指代了经济指标j 的经济内容。在实证过程中，经常出现几个经济指标与同一个共同因子都有很高的相同系数，但这几个经济指标表示的内容却完全不同。比如很可能出现表示货币供给量的指标，表示价格指数的指标与同一个主因素都密切相关，只不过一个正相关，一个负相关，在这样的情况下，这个主因素的经济含义是什么呢？事实上，SandraEickmeier（2007，Business cycle transmission from the US to Germany—A structuralfactor approach， European Economic Review 521–551， P527）中早已指出：共同因子只是经过正规化得到的一个旋转（rotation）,不能用分析相关关系的方法识别共同因子的经济含义,而只能分析相关关系。关于共同因子模型的估计，大家可以看Bai&Ng（2002）.由此得出本屌丝的第一个结论：该文中对主因素经济含义的识别方法是不对的，很容易得出错误的结论，由此可怀疑该文后面所做的格兰杰因果检验的结果。
共同因子的经济意义是研究者关心的核心所在，这也是FAVAR模型以及结构因子模型产生的原因。然而令人遗憾的是，下面的分析表明：韩文中做的不是FAVAR，更不是结构因子模型，而是 共同因子模型（用于提取共同因子）+VAR（attentions: FAVAR的真实结构是：共同因子模型+SVAR）。关于结构因子模型（FAVAR是一个特例）的介绍参见“IMPLICATIONSOF DYNAMIC FACTOR MODELS FOR VAR ANALYSIS”（Stock和waston,2005）、“Opening theBlack Box: Structural Factor Models with Large Cross-Sections” （Mario Forni et al,2009）.
（2）FAVAR分析。该文的主要目的是找出影响国际大宗商品价格的影响因素，那么在FAVAR框架下，就是要识别共同因子的经济含义，这最关键的一点，它做错了。。。
先介绍下BBE（2005）FAVAR模型的核心思想：假设驱动经济波动的因素包括可用某些经济指标表示的（比如可用利率表示的货币政策变量，即模型中的 Yt），也包括不易用某些经济指标直接表示的（比如供给冲击，需求冲击，技术冲击，即模型中的 Ft）.要考察某种驱动因素对主要经济指标的影响，比如考察货币政策对产出，价格，进出口等指标的影响，传统方法是利用SVAR模型先把货币政策冲击识别出来，然后进行脉冲响应分析和方差分解分析。FAVAR的好处是首先利用因子模型把大量经济指标中蕴含的信息浓缩为几个共同因子，然后对这几个共同因子进行类SVAR分析，也就是说：FAVAR要到第2步才能识别出共同因子的经济意义。BBE（2005）利用经典的“recursive structure”识别法识别货币政策冲击，即把 Yt（表示联邦基金利率）放在最后（在循环识别法中，内生变量的排序对脉冲响应和方差分解结果有重要影响），把慢变量对应的共同因子（ Ft）排在前面，这样就可以按照“货币政策冲击对慢变量不具有当期影响”的识别假设识别出货币政策冲击，并进行脉冲响应分析和方差分解分析。（attentions:BBE(2005) P527原文中有：In
that case, we do not needto identify the factors separately, but only the space spanned by the latentfactors Ft.也就是说，如果完全按照BBE（2005）FAVAR的做法， Ft表示的几个共同因子的经济含义根本就没识别出来，那么。。。。）.

韩文的做法：文章的目的是考察实际需求，投资需求对大宗商品价格的影响。做法是共同因子模型（用于提取共同因子）+VAR。先不说它在第1步就很可能错误的识别出共同因子的经济含义，单说第2步用VAR识别具有经济意义的结构冲击，就说明作者对VAR和SVAR的区别还比较模糊:因为即使VAR中每个内生变量对应的经济意义是明确的，也需要设定识别假设识别出具有经济意义的结构冲击！
在该文原文中，我们看不到结构冲击识别假设，甚至看不到脉冲响应，方差分解数值表（考虑篇幅可以不给出图，但表格还是需要的）；脉冲响应的置信区间木有交代，脉冲响应的估计方法木有交代。进入VAR的如果是原序列的差分，那么脉冲响应时要把它转换回原序列，不然经济意义就变了，这也省了。。。。

事实上，我们从原文公式1中的设定就可以看出作者对FAVAR木有看清楚。BBE（2005）设定 Yt表示联邦基金利率，目的是研究货币政策对其他变量的影响。而韩文呢，他是要研究实体因素，投机因素对大宗商品价格的影响，但他竟然也把大宗商品价格设为 Yt。

小错误：表1中，用中国外资企业实际利用外资累计额表示以中国为代表的新兴经济体的实体经济水平，似乎也值得想想。
总结：从数据质量，计量模型使用的规范性，行文规范性比较，JDE文章是一辆奔驰车，该文是辆需要召回的。。。。

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