Two-Step and Related Estimators in Contemporary Rational-Expectations Models: An Analysis of Small-Sample Properties
理性预期模型中的两步及相关估计量：小样本性质分析AI 解读 ↓
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理性预期模型中的两步及相关估计量：小样本性质分析
- 研究问题
- 在货币中性、持久收入与非线性总供给等理性预期模型中，OLS、GLS 和双长度估计量的小样本分布、方差及检验可靠性有何差异？
- 方法与思路
- 作者比较普通最小二乘、广义最小二乘与 Pagan 的双长度估计量，考察它们在多个宏观理性预期模型中的小样本性质及检验表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，三者在货币中性模型中表现相近；极小样本的持久收入模型更利于最小二乘，而含未预期冲击的非线性总供给模型通常更利于双长度估计量。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对双长度估计量的构造、各模型的预期与未预期冲击设定、小样本评价方式，以及方差和检验可靠性的比较标准。
- 阅读边界
- 摘要未说明样本量、数据生成设定或比较的数值结果；所谓总体表现更好限于文中考察的模型，不能据此断言双长度估计量普遍占优。
原文摘要
This article examine the performance of ordinary least squares, generalized least squares, and Pagan's (1986) double-length estimator (DLE) in several rational-expectations models The three approaches are equivalent in the simplest of models but may differ appreciably in models typically encountered in applied work. Small-sample properties of the estimators are examined in several contemporary macroeconomic models. The following conclusions are reached: (1) All estimators exhibit similar sampling distributions in a monetary-neutrality framework, (2) the least squares procuders maintain smaller sampling variance and deliver more reliable tests in a permanent-income model in very small samples, (3) DLE generally delivers superior performance in a nonlinear aggregate-supply model with unanticipated "shock" regressors, and (4) overall, DLE outperforms the LS alternatives except in the smallest of samples.