Efficient estimation with time-varying information and the New Keynesian Phillips Curve
时变信息下的有效估计与新凯恩斯主义菲利普斯曲线AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要围绕宏观模型中工具强度和矩条件信息的时变性，并估计方程系统的共同变化。
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时变信息下的有效估计与新凯恩斯主义菲利普斯曲线
- 研究问题
- 工具强度、工具二阶矩和矩条件方差随时间变化时，如何同时处理不稳定与识别问题，提高稳定结构参数的估计效率？
- 方法与思路
- 作者以时变信息统一刻画这些变化，提出利用信息变化的估计方法及线性方程系统共同变化的多元估计量，并应用于NKPC。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新方法利用信息变化提升稳定结构参数的估计效率；NKPC应用得到比标准方法更精确的价格指数化和产出缺口参数估计。
- 阅读关注点
- 应核对稳定结构参数与时变信息的区分、识别和效率结论的条件，以及共同变化的估计方式与NKPC比较基准。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未说明信息变化的形式、识别强度要求和估计精度数值；不能据此认定结构参数变化时方法仍然适用。
原文摘要
Empirical evidence suggests that many macroeconometric and financial models are subject to both instability and identification problems. We address both issues under the unified framework of time-varying information, which includes changes in instrument strength, in second moment of instruments, and in the variance of moment conditions. Our new estimation method exploits these changes for increased efficiency of the estimates of the (stable) structural parameters. We also propose a multivariate estimator for common changes in a system of linear equations. We obtain more precise estimates of the price indexation and output gap parameters than standard methods in a NKPC model.