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。
