我们通过利用央行信息集的变化来识别货币政策冲击。具体来说，我们使用产出缺口和通货膨胀的预测之间的差异，以及这些系列的最终修订估计，来隔离与经济状况无关的政策利率变动。然后，我们使用局部预测方法计算货币政策冲击对总经济的影响。我们发现，紧缩性货币政策冲击对产出的负面影响有限，但对价格的负面影响持续存在。与其他识别方法相比，我们在分析1987年至2008年期间没有发现价格难题。此外，我们在一个简单的新凯恩斯主义模型中验证了识别方法，并通过央行错误地观察泰勒规则的成分的假设进行了补充。

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。

本文研究了标准VAR的货币政策冲击的小估计效应与Romer和Romer（2004）方法的大效应。这种差异是由三个因素驱动的：不同的收缩动力、储备目标期和滞后长度选择。考虑到这些因素，政策冲击的实际影响在各种方法和最有可能的媒介之间是一致的。根据估计的泰勒规则得出的替代货币政策冲击措施也产生了中等规模的实际影响，并表明货币政策冲击对实际波动的历史贡献很大，特别是在20世纪70年代和80年代初。