经济管理研究中心侯成瀚教师的独立作者论文“Large Bayesian SVARs with linear restrictions”在国际计量经济学顶级期刊《Journal of Econometrics》上发表。

该成果通过引入一种全新的模型参数转换技术，针对带有多个线性等式和不等式约束的高维贝叶斯结构向量自回归模型，提出了一种高效的马尔科夫链蒙特卡洛抽样估计方法。该方法不仅大幅提高了现有抽样估计方法在处理高维数据的计算效率，并且具有更好混合属性。此研究成果的另一主要贡献在于，首次解决了过度识别的贝叶斯结构向量自回归模型的估计问题以及带线性约束参数模型的检验问题。