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本地但非全球识别的SVAR

作者

上市的：
  • 伊曼纽尔·巴奇奥奇

    （财政研究所）

  • 北川彻

    （伦敦大学学院财政研究所）

摘要

本文分析了结构向量自回归（SVAR），其中结构参数的识别只适用于局部而不适用于全局。在这种情况下，存在一组孤立的结构参数点，这些参数点在施加的限制条件下在观测上等价。尽管数据没有告诉我们应该选择哪个观测等效点，但常见的频率学家做法是获得一个作为最大似然估计，并相应地进行脉冲响应分析。对于贝叶斯算法来说，缺乏全局识别意味着后验对先验的非均匀敏感性，而多模态似然会带来计算上的挑战，因为后验采样算法可能无法探索所有的模态。本文通过提出新的估计和推理过程来克服这些挑战。我们描述了一类提供局部但非全局识别的识别限制，以及由此产生的观测等效参数值的数量。我们提出了算法，在给定简化形式参数的情况下，穷尽计算所有允许的结构参数，并利用这些算法从多模态后验中进行采样。此外，将观测等效参数点集视为已识别的集，我们开发了贝叶斯和频率学家程序来推断相应的脉冲响应集。一个实证例子说明了我们的建议。

建议引用

  • Emanuele Bacchiocchi&Toru Kitagawa，2020年。"本地但非全球识别的SVAR,"CeMMAP工作文件CWP40/20，财政研究所微观数据方法与实践中心。
    • 手柄：RePEc:ifs:cemmap:40/20
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