鉴于人们对结构向量自回归分析中的排斥和长期限制越来越不满，符号限制正变得越来越流行。到目前为止，还没有技术来验证通过这种限制确定的冲击。尽管在理想的设置中，符号限制规定了感兴趣的冲击，但符号限制可能会因测量误差、数据调整或遗漏变量而无效。我们通过马尔可夫切换（MS）机制对冲击波动性的变化进行建模，并使用这种设计给数据一个反对签署限制的机会。通过考虑原油市场的一个小模型来说明这种方法。
感兴趣冲击的识别是结构向量自回归（SVAR）建模中的一个核心问题。识别通常通过对冲击的影响或长期影响施加限制或通过考虑脉冲响应的符号限制来实现。在一些文章中，波动性的变化也被用来识别冲击。本研究的重点是后一种装置。综述了通过异方差进行识别的一些可能设置，并讨论了它们的潜力和局限性。考虑了两个详细的例子来说明该方法。
本文研究股票价格是否存在泡沫。我们使用之前研究的结构向量自回归（SVAR）模型来区分对实际股价的基本面和非基本面冲击。SVAR模型依赖于识别限制，以便正确标记冲击。我们通过异方差中的马尔可夫切换SVAR（MS-SVAR）模型来检验这种限制。使用来自法国、德国、意大利、日本、英国和美国的数据，我们发现意大利拒绝了这一限制，日本支持1%的水平，其余国家至少支持5%的水平。几个备选规范证实了这些发现的稳健性。使用SVAR脉冲响应和预测误差方差分解，我们进一步检验了日本的结构性冲击，并确认了日本的冲击标签。通过历史分解，我们观察到，在整个20世纪70年代和80年代，股票价格往往被低估。这种低估在20世纪90年代中期自行纠正，之后股价往往与基本面同步波动。因此，我们没有发现任何证据支持所有投资国家的股票价格泡沫。
在结构向量自回归分析中，通过异方差识别利益冲击已成为一种标准工具。不幸的是，目前用于建模异方差的方法都有缺点。例如，假设方差变化的已知日期通常是不现实的，而从统计和计算的角度来看，基于GARCH或马尔可夫切换残差的更灵活的模型很难处理。因此，我们提出了一个基于平稳方差变化的模型，该模型是可行的，并且相对容易估计。该模型应用于美国变量的五维系统，以探讨货币政策与股市之间的相互作用。研究发现，如果允许异方差，先前在这种情况下使用的传统识别方案会被数据拒绝。通过异方差确定的冲击与使用传统方法确定的冲击具有不同的经济解释。
本文利用美国商品期货交易委员会的公开数据，按交易员群体汇总，研究了金融投机对商品期货回报的影响。我们利用周数据中的异方差来识别投机者头寸的外生变化。研究结果表明，指数投资者和对冲基金的特殊净长期需求冲击都会增加期货收益。它们进一步表明，这些冲击是回报的相关驱动因素，尤其是在投机需求高度波动的时期。这些发现证实了金融投资的显著价格效应，补充了基于分类和专有每日数据的现有证据。
研究了在结构向量自回归分析的背景下，在不同的时变波动率模型之间进行选择的信息准则和残差异方差检验的性能。尽管使用选择标准很难找到真正的波动率模型，但建议使用它们，因为相对于基于研究人员个人偏好任意选择的模型，它们可以显著降低脉冲响应估计的均方误差。异方差检验被发现是决定是否存在时变波动性的有用工具，但不能很好地区分不同类型的波动性变化。通过指定全球原油市场的模型来说明选择方法。
为了识别影响经济变量的结构性冲击，需要对结构向量自回归（SVAR）模型的参数施加限制。经济理论是这种限制的主要来源。然而，只有过度识别的限制才能用统计方法进行测试，这限制了许多刚刚识别的SVAR模型的统计验证。在本研究中，为SVAR模型开发了贝叶斯推理，其中通过马尔可夫切换异方差来识别结构参数。在这样的模型中，在同性恋的情况下，仅仅是识别的限制会变得过度识别，并且可以进行测试。导出了一组参数限制条件，在此条件下全局识别结构矩阵，并使用Savage Dickey密度比来评估识别条件的有效性。为此，定义了一个新的概率分布，它推广了β、F和复合伽马分布。作为一个经验例子，使用异方差作为额外的识别手段来比较货币模型。实证结果支持了利率反应函数中包含货币的模型。
在蒙特卡洛研究中，回顾并比较了由条件异方差识别的结构向量自回归（SVAR）模型的不同自举方法和估计技术。该模型是一个具有广义自回归条件异方差（GARCH）创新的SVAR模型。所考虑的引导方法是野生引导、移动块引导和基于GARCH残差的引导。估计是通过高斯最大似然进行的，这是一种基于单变量GARCH估计的简化过程，也是一种在每次自举复制中不重新估计GARCH参数的方法。研究发现，计算上最有效的方法与计算上要求更高的方法具有竞争力，并且通常在不牺牲覆盖精度的情况下产生最小的置信集。以一个评估美国货币政策的实证模型为例。研究发现，脉冲响应的不同推理方法导致了定性上非常相似的结果。
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。
