Markov switching causality and the money–output relationship
马尔可夫切换因果性与货币—产出关系AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确采用时变参数VAR和马尔可夫体制切换，支持VAR与结构变化分类，格兰杰因果措辞不足以支持微观因果分类。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
马尔可夫切换因果性与货币—产出关系
- 研究问题
- 货币与产出的格兰杰因果检验为何对样本期间敏感，允许预测关系随随机体制变化能否解释既有检验结果的差异？
- 方法与思路
- 作者使用时变参数VAR，将参数变化设定为反映格兰杰因果关系的改变，并以不可观测马尔可夫链控制随机体制切换。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，美国数据应用能够调和传统货币—产出因果检验中令人困惑的不同结果，提供分析格兰杰因果变化的方法。
- 阅读关注点
- 应核对不同体制的格兰杰因果限制、切换机制与参数识别，以及应用中如何与固定参数和不同样本期间的检验比较。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要，不能把格兰杰因果关系解释为政策干预的因果效应；体制数量、估计细节与稳健性均未说明。
原文摘要
Abstract The causal link between monetary variables and output is one of the most studied issues in macroeconomics. One puzzle from this literature is that the results of causality tests appear to be sensitive with respect to the sample period that one considers. As a way of overcoming this difficulty, we propose a method for analysing Granger causality which is based on a vector autoregressive model with time‐varying parameters. We model parameter time‐variation so as to reflect changes in Granger causality, and assume that these changes are stochastic and governed by an unobservable Markov chain. When applied to US data, our methodology allows us to reconcile previous puzzling differences in the outcome of conventional tests for money–output causality. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.