近年来，动态随机一般平衡(DSGE)模型的参数识别问题日益受到关注。鉴于DSGE模型的结构，可能很难确定是否确定了一个参数。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，因为即使参数未识别，感兴趣的参数的后验也可能与其前验不同。我们表明，即使对结构参数的先验假设是独立的，也可以是这种情况。我们提出了两个贝叶斯识别指标，它们不受这个困难的影响，并且相对容易计算。第一种适用于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，一个未识别参数的边际后验将等于该参数在已识别参数条件下的先验的后验期望。第二个指标更适用，它考虑随着样本容量(T)的增加，后验精度更新的速度。对于已识别的参数，后验精度随T而上升，而对于未识别的参数，其后验精度可能会更新，但更新速度将慢于T。这个结果假设已识别的参数是-一致的，但在超一致估计量的情况下，已识别和未识别参数的更新速度相似。通过简单的DSGE模型对这些结果进行了说明。