《结构性冲击下货币政策识别变量波动研究》：
李强（2009）采用SVAR模型验证我国的货币供应量能否对资产价格波动做出及时反应时，根据资产的财富效应理论、托宾Q理论以及金融加速器理论等，设立了10个可识别条件，包括货币供应量能够对当期的通货膨胀、产出以及资产价格做出反应等。此外，研究中李强（2009）还假设通货膨胀不受当期资产价格影响，并依据价格粘性特征，假定通货膨胀不受当期货币供应量和产出的影响，但同时假设房地产价格和股票价格受到当期货币供应量的影响。这一假设与理论和实践存在差异。一方面，资产价格作为总体物价水平的一部分必然影响到当期的通货膨胀；另一方面，房地产、股票价格与一般商品都具有粘性，为何总物价水平不受货币供应量的影响，而房地产、股票价格受到却当期货币供应量的影响。
基于SVAR模型研究货币政策，一般存在如下的缺陷：一是基准模型中难以涵盖较多变量，造成较大的模型设定误差。货币政策的实施会对经济各变量产生冲击，同时政策的执行效果又受到诸多因素的影响。因此，货币政策领域的研究，往往需要关注大量的经济变量。但在基准模型中一旦纳入较多的变量，会增加理论基础以满足识别条件的设定，同时也会增加大量的计算量，相应的需要更多的数据。二是基于SVAR模型的脉冲响应函数，仅能基于基准模型中涵盖的变量，无法获得其他变量与货币政策冲击之间的动态关系。三是SVAR模型在研究中，不同变量采用对称的滞后阶数，并不符合现实情况（Kim&Mcmillin，2003），这也是SVAR模型普遍的缺陷。
2.2.3 SVAR模型在我国货币政策研究领域的运用
近年来，国内学者开始在货币政策领域运用SVAR模型开展研究，主要集中于货币政策有效性和货币政策传导机制等领域。
一、货币政策有效性研究
研究者采用SVAR模型对我国货币政策有效性进行研究，大致得出如下的研究成果。一是包括货币政策在内的需求冲击对产出的冲击为名义、非永久性冲击。货币政策冲击仅对名义变量产生永久影响，而对剔除物价因素后的实际经济变量产生暂时性影响。
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