标题：递归 SVAR模型的建立      （一） 模型构建        根据上述关于人民币化、 汇率及汇率预期之间的互动关系的分析， 下面定量分析三者之间的动态关系。
 为此， 首先需要解决人民币化程度的衡量指标问题。
 由于人民币化刚起步，目前还鲜有这方面的研究。
 人民大学货币研究所 （2012） 根据人民币承担的计价支付功能和储备功能， 定义并测算了人民币化指数。
 该指数虽然可以比较地衡量人民币化的程度， 但由于人民币化起步较晚， 依据这一方法只能得到 2010 年之后的人民币化指数数据。
 显然， 样本容量过少， 无法满足计量检验的基本要求。
 本文采用境外人民币存款规模作为人民币化程度的衡量指标， 理由有三： ， 前文理论分析 表明， 境外人民币资产存量变动在人民币化与人民币汇率及汇率预期的互动关系中发挥了重要的传递作用，而现阶段境外人民币资产主要包括人民币现金、 人民币存款 （含活期及储蓄存款、 定期存款） 和人民币计价债券 （“点心” 债券） 等几种形式， 其中又以人民币存款为最主要形式， 境外人民币存款的规模要远远大于境外人民币现金和人民币计价债券的规模； ①第二， 境外人民币存款规模体现了人民币被市场认可与接受的程度， 其变动可以在一定程度上反映人民币地位的变化； 第三， 采用境外人民币存款规模作为人民币化的衡量指标， 可以获得官方公布的时间序列数据，能够基本满足实证分析的需要。
        鉴于此， 下文以境外人民币存款规模作为人民币化程度的衡量指标， 选择 2004 年季度至 2012 年第四季度数据， 采用结构向量自回归 （SVAR） 模型来研究境外人民币存款规模、 汇率及汇率预期等三个变量之间的动态关系。
 包含上述 3 个内生变量的 p 阶 SVAR 模型的一般形式由下式给出（高铁梅， 2009）。
 其中， rmbdep 表示境外人民币存款规模， er 为人民币汇率， expect 为人民币汇率预期。
        为了估计出矩阵 A0 的参数， 至少需要 6 个约束。
 通过对上述 VAR 模型 （即 （2） 式） 进行估计， 可以得到 εt， 根据 （3） 式可得到 3 个约束， 剩下的 3 个约束依据经济理论设定如下： 由于滞后效应， 当期境外人民币存款规模不受当期人民币汇率和当期汇率预期的影响 （a12=a13=0）， 当期人民币汇率不受当期汇率预期的影响 （a23=0）。
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 目前， 境外人民币存款主要分布在香港、 新加坡、 台湾、 澳门和伦敦等地， 其中香港的人民币存款业务开展时间最长， 存款规模， 而且数据容易获得。
 因此， 本文采用香港人民币存款余额作为境外人民币存款规模的替代指标。
 原始数据来自香港金融管理局 （http://www.hkma.gov.hk） 发布的 《金融数据月报》， 各季度人民币存款余额数据由相应月度数据进行简单平均得到。
      人民币汇率 （er）。
 本文采用间接标价法下的人民币对美元汇率， 即 100 单位人民币兑换多少单位美元。
 其数值上升意味着人民币升值， 数值下降意味着人民币贬值。
 原始数据来自货币基金组织的 《金融统计》 （IFS： International Financial Statistics）。
     人民币汇率预期 （expect）。
 一般认为， 香港离岸人民币外汇市场较少受管制， 其人民币无本金交割远期 （NDF） 汇率基本上可以视为由供给和需求共同决定的市场均衡汇率 （李晓峰和陈华， 2008； 蒋先玲等， 2012）。
 因此， 本文以香港离岸市场人民币 1 年期 NDF 汇率与祖国内地在岸市场人民币即期汇率 （CNY） 的相对差异来衡量市场对人民币汇率的预期， 计算公式为： 其中， CNH_ndf 为香港离岸市场人民币 1 年期 NDF 汇率， CNY_spot 为在岸市场人民币即期汇率，两者均转换为以人民币为基准货币， 即以美元来表示人民币的价格。
 因此， expect>0 表示香港离岸市场 1 年期人民币无本金交割远期价格高于在岸市场上人民币即期价格， 意味着市场认为在岸市场人民币低估， 预期人民币将升值； 相反， expect＜0 则意味着市场上存在着对人民币的贬值预期。
 香港离岸市场人民币 1 年期 NDF 汇率季度数据根据彭博社 （Bloomberg） 提供的每日收盘价进行简单平均得到， 在岸市场即期汇率数据来自 IFS。
       为减轻或消除异方差性， 除人民币汇率预期 （expect） 之外， 其他变量均取自然对数形式。
 此外， 为了反映跨境贸易人民币结算政策对境外人民币存款规模的影响， 引入一个表征跨境贸易人民币结算政策的虚拟变量 （settle）， ①作为上述 SVAR 模型的外生变量。
      （三） 检验与估计         由于 SVAR 模型要求内生变量必须满足平稳性， 我们首先进行平稳性检验。
 表 1 给出了检验结果，lnrmbdep 和 lner 都不能拒绝存在单位根的零假设， 因而是非平稳序列； 但它们的一阶差分序列 dlnrmbdep 和 dlner 分别在 5%和 10%的显著性水平上拒绝了存在单位根的零假设， 即均为平稳序列。
 expect 在10%的显著性水平上拒绝了存在单位根的零假设， 因而也为平稳序列。
 因此， 以平稳序列 dlnrmbdep、dlner 和 expect 为内生变量， 构建 SVAR 模型。
         关于 SVAR 模型的滞后阶数 p， 依据 SC、 HQ 和 LR 信息准则， 可以确定模型滞后阶数为 1阶。
 同时， AR Root Graph 检验表明， 上述 SVAR （1） 模型的特征多项式的所有根模的倒数均小于1， 位于单位圆内， 因而满足模型的稳定性要求。
 在此基础上， 采用极大似然估计方法， 可以估计出变量之间的当期相关关系矩阵 A0， 估计结果由表 2 给出。
 所有系数估计值的符号均符合理论预期， 且至少在 10%的显著性水平下显著。