Structural VAR models in the Frequency Domain
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频域中的结构 VAR 模型
- 研究问题
- 如何在频域联合处理结构向量自回归的识别与推断，利用连续频率上的限制估计冲击响应，并检验限制和选择频带？
- 方法与思路
- 作者把识别限制写成含连续非线性估计方程的渐近最小二乘问题，提出连续型估计量，并配套 J 检验与数据驱动频带选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法有效利用连续估计方程，得到最优一致的冲击响应估计及可靠置信区间，并以模拟和工时—生产率争论展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对频域识别限制的经济含义、最优性的比较范围、连续方程的数值实现，以及频带选择对置信区间与 J 检验的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，识别限制、权重构造及有效性条件未说明，不能判断任意频带下的表现或推断后续版本变化。
原文摘要
This paper proposes a joint methodology for the identification and inference of structural vector autoregressive models in the frequency domain. We show that identifying restrictions can be written naturally as an asymptotic least squares problem (Gouriéroux et al., 1985) in which there is a continuum of nonlinear estimating equations. Following Carrasco and Florens (2000), we then propose a continuum asymptotic least squares estimator (C-ALS) that efficiently exploits the continuum of estimating equations, thereby allowing to obtain optimal consistent estimates of impulse responses and reliable confidence intervals. Moreover, the identifying restrictions can be formally tested using an appropriate J-stat, and the frequency band can be selected using a data-driven procedure. Finally, we provide some Monte Carlo simulations and an application regarding the hours–productivity debate.