近年来，动态随机一般均衡(DSGE)模型的参数辨识问题受到越来越多的关注。考虑到DSGE模型的结构，可能很难确定是否确定一个参数。对于使用贝叶斯方法的研究人员来说，缺乏识别可能并不明显，因为即使参数未被识别，感兴趣的参数的后验也可能与其先验不同。我们证明，即使结构参数的先验假设是独立的，也可以出现这种情况。我们建议两个贝叶斯识别指标，不遭受这种困难，是相对容易计算。第一个适用于DSGE模型，其中参数可以划分为已知已识别的参数和不知道是否已识别的参数。在这种情况下，未知参数的边际后验将等于该参数的先验的后验期望，该参数以已识别的参数为条件。第二个指标更普遍适用，它考虑了后验精度随着样本量(T)的增加而更新的速度。对于已识别的参数，后验精度随T上升，而对于未识别的参数，其后验精度可能会更新，但其更新速度会比T慢。这个结果假设已识别的参数是-一致的，但是在超一致估计的情况下，可以建立已识别参数和未识别参数的类似差分更新率。这些结果用简单的DSGE模型加以说明。