Dynamic Censored Regression and the Open Market Desk Reaction Function
动态删失回归与公开市场操作台反应函数AI 解读 ↓
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动态删失回归与公开市场操作台反应函数
- 研究问题
- 含有被解释变量滞后项的动态删失回归，何时具有平稳性和弱依赖性质，相关估计程序能否获得严格的渐近理论支持？
- 方法与思路
- 作者在滞后多项式满足某条件时建立平稳性与弱依赖，继而分析动态 Tobit 条件最大似然和 Powell 最小绝对偏差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了含因变量滞后项的动态删失回归渐近理论，支持上述两类估计程序，并给出公开市场操作台临时买入操作的应用。
- 阅读关注点
- 应核对滞后多项式的具体限制、误差与删失机制假设、两种估计方法各自适用的条件，以及反应函数的变量设定。
- 阅读边界
- 摘要未列出完整正则条件或政策应用结果，不能判断估计的有限样本表现，也不能把反应函数直接解释为政策冲击的因果效应。
原文摘要
The censored regression model and the Tobit model are standard tools in econometrics. This paper provides a formal asymptotic theory for dynamic time series censored regression when lags of the dependent variable have been included among the regressors. The central analytical challenge is to prove that the dynamic censored regression model satisfies stationarity and weak dependence properties if a condition on the lag polynomial holds. We show the formal asymptotic correctness of conditional maximum likelihood estimation of the dynamic Tobit model, and the correctness of Powell’s least absolute deviations procedure for the estimation of the dynamic censored regression model. The paper is concluded with an application of the dynamic censored regression methodology to temporary purchases of the Open Market Desk. This article has supplementary material online.