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利用圖方法中的Markov因果結構推斷來構建SVAR模型識別條件，是近年來發展起來的一種新識別方法，在實證分析中得到了廣泛的應用。本書首先從理論角度證明了基於Markov因果結構推斷構建SVAR模型識別條件的可行性，並證明該方法的有效性與擾動項的具體分佈形式無關，將這一方法推廣到非高斯分佈情形。其次，本書還將基於同期變數間因果結構的推斷來構建SVAR模型識別條件，拓展到基於動態因果結構的推斷，並設計了動態因果結構推斷的具體演算法，使SVAR模型得以被完全識別的情形得到了有效拓展。最後，本書還將上述理論成果成功應用於貨幣政策傳導機制中的實證分析，得到了一些重要研究結論。
作者簡介
張二華，男，漢族，1979年1月生，安徽無為人。復旦大學管理科學與工程博士後流動站在站博士後，上海財經大學數量經濟學專業博士，浙江萬里學院副教授，碩士生導師，研究方向為：模型識別和時間序列分析。在《財貿經濟》、《數量經濟技術經濟研究》、《系統工程理論與實踐》等知名學術期刊發表論文10餘篇，主持中國博士後科學基金（一等資助）、浙江省哲學社會科學規劃課題、浙江省自然科學基金等省部級項目3項。
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