Estimating Orthogonal Impulse Responses via Vector Autoregressive Models
通过向量自回归模型估计正交化脉冲响应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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通过向量自回归模型估计正交化脉冲响应
- 研究问题
- 当真实时间序列可能来自无限阶过程，而研究者拟合有限阶 VAR 时，如何对正交化脉冲响应及方差分解进行推断？
- 方法与思路
- 作者在有限阶 VAR 拟合可能无限阶生成过程的框架下，推导正交化脉冲响应及预测误差方差分解的渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究给出上述脉冲响应与方差分解的渐近分布，使有限阶拟合下的相关推断有明确的理论对象。
- 阅读关注点
- 应核对 VAR 阶数的处理、真实过程与近似模型间的条件、正交化方式，以及不同响应期限的渐近分布推导。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定阶数条件或推断有效范围；正交化本身也不足以确认冲击具有结构因果含义。
原文摘要
Impulse response functions from time series models are standard tools for analyzing the relationship between economic variables. The asymptotic distribution of orthogonalized impulse responses is derived under the assumption that finite order vector autoregressive (VAR) models are fitted to time series generated by possibly infinite order processes. The resulting asymptotic distributions of forecast error variance decompositions are also given.