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利用半参数时间序列谱提取商业周期及其在美国宏观经济时间序列中的应用

作者

上市的：
  • 暹粒·扬·库普曼

    （阿姆斯特丹Vrije大学）

  • Soon Yep Wong先生

    （阿姆斯特丹Vrije大学）

摘要

越来越多的实证研究表明，宏观经济时间序列的动态特性随着时间的推移而发生变化。因此，基于模型的商业周期度量程序应允许模型参数随时间而调整。本文通过一个与时间相关的样本谱来表示参数的时间相关性。因此，不需要明确的参数模型规范。通过最大化谱似然函数在频域中进行参数估计。时间相关谱被指定为半参数平滑样条方差分析函数，可以用状态空间形式表示。由于得到的谱似然函数是时变的，因此模型参数估计也会变为时变的。这种新的、简单的商业周期提取方法包括用于计算置信区间的引导程序和用于预测频谱和商业周期的实时程序。我们通过对两个美国宏观经济时间序列进行完整的商业周期分析来说明该方法。实证结果令人鼓舞，并为美国经济周期的大幅放缓提供了重要证据。

建议引用

  • Siem Jan Koopman和Soon Yip Wong，2006年。"利用半参数时间序列谱提取商业周期及其在美国宏观经济时间序列中的应用,"廷伯根研究所讨论文件廷伯根研究所，06-105/4。
    • 手柄：RePEc:tin:wppaper:20060105
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    IDEAS上列出的参考文献

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    频域估计;频域引导;时变参数;未观察到的组件模型;
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