本文建立一个含多个外生变量的向量自回归模型,运用Monte Carlo方法实现该模型的广义脉冲响应函数分析。并将该方法应用在对货币政策效应的实证分析中,同时因其样本数据属于小样本数据,在处理数据时使用了拔靴法。向量自回归(VAR)模型是一种经济、金融研究中常用的计量经济模型,由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims,1980)提出。这种模型使用多方程联立的形式,在模型的每一个方程中,某个内生变量对模型中所有内生变量的滞后项进行回归,用于预测相关时间序列系统及分析随机扰动项对变量系统的动态冲击。脉冲响应函数就是用于衡量来自随机扰动项的一个单位标准差冲击对内生变量当前和未来值的影响的变动轨迹,它能够比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用及其效应。广义脉冲响应函数是为了克服传统正交脉冲响应函数随着进入VAR系统的变量顺序的不同,分解出来的脉冲响应函数也不同这一缺陷,由Pesaran和Shin (1998)给出了一个新的脉冲响应方法,该方法不需要将所有的冲击项都正交化,并且不受VAR模型中变量的排序影响。Monte Carlo方法又称随机模拟或统计试验方法。基本思想是：当所要求解的问题是某种事件出现的概率,或者是某个随机变量的期望值时,可以通过某种“试验”的方法,得到这种事件出现的频率,或者这个随机变量的平均值,并用它们作为问题的解。拔靴法是由Efron(1979)所提出的统计方法,实际上这是一种样本内有放回抽样的方法。其优点在于,即使样本资料较少的小样本数据也可进行估计检验,并且无需对分布特性做严格的假定就能进行推断分析。广义脉冲响应函数的根本目标是两个条件期望。本文详细叙述了用Monte Carlo均值方法来模拟计算广义脉冲响应函数这两个条件期望的方法步骤,并按照这种分析方法编写相应的软件程序,通过此程序对我国国内生产总值和货币供应量的相互效应进行实证分析。通过实证分析知道,无论是哪一层次的货币供应量,与经济在不同时期的冲击响应在效果上都是非对称的,在经济发展中,要根据这种非对称关系,根据经济发展的扩张期和收缩期等不同时期,有意识的调整政策,引导我国经济持续稳定的发展。