| Cogley and Sargent [ 16 ]와 Primiceri [ 38 ] 에 따르면 추정된 매개변수의 수를 줄이기 위해 매개변수를 다음과 같이 Random Walk 모델로 가정한다.
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오류 공분산 행렬을 블록 대각 행렬 으로 제한합니다 . 오류 벡터 , 및 서로 독립적이라고 가정합니다. Canova와 Ciccarelli[ 10 와 사이에 상관관계가 없다고 생각했습니다 . 의 무조건 분포는 다변량 분포 입니다 . 이 속성은 기본적이며 이 오류의 편평하고 두꺼운 꼬리 분포를 나타냅니다.
반면, Cogley와 Sargent [ 16 ]는 잔차 조건부 이질성의 리샘플링을 위해 단순 집합을 가정하는 문제가 있습니다. 이 방법은 계수 분해가 사용되는 경우에만 관련됩니다. 따라서 사후분포는 표준이 아니기 때문에 추정을 위해 베이지안 방법을 사용하므로, 사후분포를 구하기 위해 MCMC(Markov Chain Monte Carlo Simulation) 시뮬레이션을 추가로 사용한다.
모델 추정 과정에서는 Gibbs 샘플링 알고리즘을 사용하여 Canova et al.의 방법을 사용하여 사후 분포를 찾습니다. [ 12 ], Canova 및 Ciccarelli [ 10 ], Canova 및 Ciccarelli [ 11 ]. 이를 바탕으로 지표변수 간의 상관관계를 계산하고, 변수 간의 임펄스응답 분석과 관련 실증분석을 수행할 수 있다.
본 논문에서 고안한 방법은 TVP 패널의 VAR을 가능하게 한다. 장기적인 공적분 관계가 감지되면 TVP-PVECM으로 변환되는 모델입니다. 실증적 분석을 수행하기 위해 금과 환율 사이의 관계를 다음과 같이 설정했습니다. 국가의 국내 통화에 대한 금의 로그 수익률입니다(즉, 식( 7 )). 는 환율 변화율(즉, 식 ( 7 ) )입니다. Eq.에서 > 0 의 값이 ( 7 ), 금 수익은 국가의 통화 구매력 손실 위험을 피할 수 있습니다. 양수 국가 통화의 감가상각률을 나타냅니다. 즉, 국내 통화로 금 가격이 상승하는 것입니다. 한 국가의 통화 당국이 시기적절하지 않은 개입 정책을 시행할 경우 정보가 불완전하고 시장 초과 근무에 추가 거래 비용이 발생할 수 있습니다. 따라서 수요탄력성과 공급탄력성의 효과는 시간이 지남에 따라 변할 것이며, 헤징의 충동효과도 달라질 것입니다. 그런 다음 우리는 다음과 같은 오류 수정 메커니즘을 사용하여 환율에 대한 단기 금 헤징 방정식을 설정합니다.
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