本书对计量经济学中比较专业的技术——结构向量自回归模型机构识别模型（SVAR）的前沿研究进展与应用进行了系统性的综述和原创性的研究。SVAR它可以捕捉模型系统内各个变量之间的即时的结构性关系，在宏观计量经济研究中有重要应用。作者还通过编程技术，将该技术的应用展现给读者，包括编程程序的源代码和工具包，并配合与中国经济数据相关的案例研究，减弱了纯技术的单调枯燥，让SVAR模型技术的现实应用更接地气，也让读者和学生可以在研究中借鉴其编程程序，有一定的应用价值。

目录 **章引言1 **节前言1 第二节VAR模型的“前世”与“今生”16 第三节SVAR模型的经典形式与简化式VAR模型28 第二章VAR模型估计：从*小二乘到DSGE框架约束36 **节经典VAR模型估计36 第二节Bayesian VAR模型分析框架：估计与推断51 第三节DSGE框架约束下VAR模型估计81 第三章经典SVAR模型识别方法及算法缺陷：*新进展99 **节什么是识别问题99 第二节Choleski识别方法及局限性107 第三节符号识别与其算法谬误问题115 第四节样本不确定性和识别不确定性问题132 第五节结构弹性估计的误区142 第四章基于贝叶斯推断的SVAR模型识别*新进展：识别不确定性 内生化145 **节Bayesian SVAR识别：BH分析框架及其理论贡献146 第二节两变量SVAR模型识别：基于BH分析框架157 第三节BH分析框架的稳健性检验：Choleski识别再回顾175 第五章基于DSGE框架约束下的SVAR识别与估计*新进展与 应用189 **节非对称t分布及应用189 第二节基于DSGE模型参数信息的SVAR识别与估计193 第三节DSGE模型脉冲响应符号��束构建的问题与方法209 第四节基于DSGE模型脉冲响应符号约束的SVAR模型识别 与估计218 第六章基于外部工具变量方法的SVAR模型识别的*新进展254 **节经典内部工具变量法254 第二节外部工具变量方法：*新进展258 参考文献276