结构性VAR模型需要两个要素：（i）信息充分性和（ii）有效的识别策略。小规模递归识别的VAR模型不太可能满足这些条件。我提出了一种贝叶斯代理因子增强VAR（BP-FAVAR），将大型信息集与基于外部仪器的识别方案相结合。在货币政策冲击的应用中，我发现通过一大组金融变量的因素来增强标准的小规模代理VAR会改变模型动态，并提供更符合经济理论的价格响应。第二个应用表明，不确定性的外生增加对分类投资序列的影响比消费序列更为负面。

我们开发了一个结构向量自回归框架，该框架结合了外部工具和异方差来识别货币政策冲击。我们表明，利用这两种类型的信息可以强化结构推理，允许使用似然比测试分别测试工具的相关性和外生性条件，并有助于对感兴趣的结构冲击进行经济解释。我们测试了替代工具，发现叙述性和基于模型的测量是有效的，而高频数据工具显示出无效的迹象。最后，我们证明，与仅通过工具识别的货币冲击相比，通过有效工具和异方差识别的货币震荡对生产和价格的影响更大。

我们使用外部工具确定的结构向量自回归来研究欧元区非常规货币政策的宏观经济影响。该工具是在政策宣布日不同到期日欧元区主权利差的常见意外变化。我们首先表明，扩张性货币意外在降低公共和私人利率、增加经济活动、消费者价格和通胀预期方面是有效的。然而，我们也发现，这些冲击导致初级公共支出的增加，工会内部消费者价格的差异，以及内部贸易平衡的扩大。