自卢卡斯批评以来,宏观经济联立方程模型日渐式微,继之而起的是Sims提出的向量自回归模型(Vector Auto Regression, VAR),此后关于VAR模型的研究文献风起云涌。VAR模型在宏观经济预测、结构推断等许多方面功勋卓著,但不可否认,其亦不乏缺点,譬如过度参数化、没有考虑经济结构会随时间而发生变化等。过度参数化带来的问题是估计的参数不稳定,从而使得我们的想要的结果也不稳定,而宏观经济结构的非线性特征,普通的VAR模型也无法捕捉到,这样,就发生了模型误设。因此,发展另一类能够有效解决这些问题的模型迫在眉睫。这样的模型最好能够继承VAR的优点,并有效地克服它的缺陷。本文就是为此而来。首先阐述了普通VAR的理论框架,特别是结构VAR近几年的一些发展,他们的出现使宏观经济的结构推断更加令人信服。其次,认识到加入过多的变量进入VAR会过度参数化,但精简变量又可能会使模型的信息发生损失,为达到一种有效地均衡,或者说,在不发生信息损失的情况下解决过度参数化问题,我引入了Factor Augemented VAR (FAVAR)模型,该模型通过从宏观经济的海量变量中提取有效信息,并让这些精炼后的信息再进入VAR模型的方式,有效地解决了信息损失和过度参数化之间的权衡问题。同时,我还阐述了贝叶斯VAR的建模过程,他们通过加入建模者对模型的先验信息来达到为VAR降维的目的。最后,为解决普通VAR不能捕捉经济结构变化的问题,使VAR模型的参数随时间发生变化时必要的,这就是时变参数的VAR模型。我在贝叶斯的估计框架下,详细论述了该类模型的构造。本文针对中国经济做了两次实证研究,一是利用FAVAR模型对我国货币政策的有效性做出了度量,发现存款准备金率调整的产出效应并不大,只有5%。但是其价格效应是显著的,冲击影响达到了54.3%。另外,存款准备金率调整的政策时滞较短,一般在前两个月就能达到峰值。同时我们还发现集体企业比国有企业和大中型企业更容易收到货币政策的冲击,农村居民的总体生活水平比城市居民更容易收到货币政策冲击。二是利用时变参数的VAR模型重新为徐高(2008)的数据建模,发现徐高(2008)发现的“斜率之谜”现象在时变参数VAR模型框架下消失了,这也说明了中国宏观经济是存在非线性特征的,普通的VAR模型无法捕捉到这类特征。本文之贡献主要体现在以下几个方面：一是最新计量模型的引入。从国内目前使用VAR模型的情况来看,多为普通VAR模型,鲜有涉及贝叶斯VAR或者时变参数VAR,而本文对该类模型进行了深刻阐述,为国内计量模型实证研究的改进作出了探索性的工作。二是研究方法的创新。从目前国内对宏观经济研究的方法来看,多局限在普通VAR,也有阈值非线性VAR等,而本文则首次在贝叶斯框架下对国内经济增长和通胀率进行了时变建模。三是本文关于货币政策有效性度量的研究结论对货币政策制定者具有重要的参考意义。存款准备金调整对产出和价格的影响是不对称的,对农村和城市的也是不对称的,存款准备金调整的时滞约为2个月,这就为货币政策制定者考虑货币政策的实施效果时提供了一种有益的参考。