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非高斯SVAR模型的鲁棒推理

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当结构冲击独立且服从非高斯分布时,结构向量自回归(SVAR)模型中的所有参数都是局部识别的。不幸的是,当偏离高斯性很小时,利用这些数据特征进行识别的标准推理方法无法正确覆盖模型参数的结构函数。为此,我们提出了一种稳健的半参数方法来进行假设检验,并为SVAR模型中的结构函数构造置信集。该方法充分利用了存在的非高斯性,但无论与高斯分布的距离如何,都能产生正确的大小/覆盖范围。经验上,我们重新审视了两项宏观经济SVAR研究,其中我们记录了混合的结果。对于Kilian和Murphy(2012)的油价模型,我们发现非高斯性可以稳健地确定合理的置信集,而对于Baumeister和Hamilton(2015)的劳动力供求模型,情况并非如此。此外,这些练习强调了在使用非高斯性进行辨识时,使用弱辨识鲁棒方法评估估计不确定性的重要性。

建议引用

  • Lukas Hoesch&Adam Lee&Geert Mesters,2022年。"非高斯SVAR模型的鲁棒推理,"经济学工作论文1847年,蓬佩法布拉大学经济与商业系。
  • 手柄:RePEc:upf:upfgen:1847年
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