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2015-08-13
悬赏 20 个论坛币 已解决
AB型SVAR,B约束成单位矩阵。对A矩阵做了下面的约束,已经满足识别要求:
1        0        NA        0
NA        1        0        NA
NA        NA        1        0
NA        NA        NA        1
但是估计时会提示:
Hessian of Structural VAR likelihood is singular at starting values. Reset starting values or respecify restrictions to ensure that the model is locally identified.
如果设置成下三角矩阵,就可以估计,但这样没什么经济意义。怎么解决呢。谢谢各位!

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crystal8832 查看完整内容

下三角或者上三角必然可以估计,是因为该矩阵是递归矩阵,保证了可识别性,您做的矩阵问题在于需要估计的参数过多,导致的无法识别,最好的办法是增加适量参数约束解决。
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2015-8-13 21:23:51
下三角或者上三角必然可以估计,是因为该矩阵是递归矩阵,保证了可识别性,您做的矩阵问题在于需要估计的参数过多,导致的无法识别,最好的办法是增加适量参数约束解决。
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2015-9-3 15:19:36
crystal8832 发表于 2015-8-13 21:23
下三角或者上三角必然可以估计,是因为该矩阵是递归矩阵,保证了可识别性,您做的矩阵问题在于需要估计的参 ...
不好意思老师,回复晚了。那请问A矩阵一定要设置成下三角矩阵么?因为经济含义不好解释,多谢
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2015-9-5 08:47:52
格子麦 发表于 2015-9-3 15:19
不好意思老师,回复晚了。那请问A矩阵一定要设置成下三角矩阵么?因为经济含义不好解释,多谢
不一定非要下三角矩阵,但要保证自由度,不可估计过多的参数,不然会无法估计
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2015-9-5 15:58:33
你再增加约束条件就可以了,多把几个NA设置成0.
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2016-1-11 12:22:54
crystal8832 发表于 2015-9-5 08:47
不一定非要下三角矩阵,但要保证自由度,不可估计过多的参数,不然会无法估计
请问一下,满足一定的约束条件后,自由度大好还是小好,谢谢了
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