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秘鲁货币政策冲击的影响：基于因子增广向量自回归模型的半结构识别

作者

上市的：
  • 埃里克·拉胡拉

    （秘鲁中央银行和伦敦证交所）

摘要

本文的主要目标是分析秘鲁货币政策冲击的影响，同时考虑到VAR文献中分别讨论的两个重要问题。第一个是很难确定最合适的货币政策立场指标，这通常是假设的，而不是从估计模型中确定的。第二个原因是，货币政策决策是基于对大量经济和金融数据的分析，这与大多数VAR模型中指定的少量变量不一致。为了克服第一个问题，Bernanke和Mihov（1998）提出了一个半结构VAR模型，从中可以得出而不是假设货币政策立场的指标。与此同时，Bernanke、Boivin和Eliasz（2005）最近使用因子增强向量自回归（FAVAR）模型解决了数据问题。为了同时解决这两个问题，我们建议扩展FAVAR模型，将半结构识别方法la Bernanke和Mihov纳入其中，从而形成VAR模型（我们将其命名为SS-FAVAR）。使用秘鲁的数据，结果表明，与替代VAR模型的IRF相比，SS-FAVAR的脉冲响应函数（IRF）对货币政策冲击的影响提供了更连贯的描述。此外，我们发现，非借入储备的创新可以被视为1995-2003年期间的货币政策冲击。

建议引用

  • 埃里克·拉胡拉（Erick Lahura），2010年。"秘鲁货币政策冲击的影响：基于因子增强向量自回归模型的半结构识别,"工作文件2010年00月8日，Banco Central de Reserva del Perú。
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    IDEAS上列出的参考文献

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