Locally Stationary Quantile Regression for Inflation and Interest Rates
通胀与利率的局部平稳分位数回归AI 解读 ↓
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通胀与利率的局部平稳分位数回归
- 研究问题
- 通胀与利率的关系是否同时随时间和条件分位数变化？论文关注如何描述这种异质关系，并对时变、分位数特定系数进行推断。
- 方法与思路
- 作者提出局部平稳分位数回归，用随时间和分位数变化的系数刻画通胀与利率关系，并建立相关估计与推断的大样本理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了时变及分位数特定系数的渐近理论；实证发现不同分位数的所选阶数不同，系数随时间变化的模式也可能截然不同。
- 阅读关注点
- 核对局部平稳条件、分位数设定、时间平滑和阶数选择方法，以及置信区间如何构造、不同时间与分位数系数如何比较。
- 阅读边界
- 摘要未说明样本范围、具体正则条件、阶数选择细节或显著性结果，不能仅由所报告的时变关系推断通胀与利率间的因果效应。
原文摘要
Motivated by the potential time-varying and quantile-specific relation between inflation and interest rates, we propose a locally stationary quantile regression approach to model the inflation and interest rates relation. Large sample theory for estimation and inference of quantile-varying and time-varying coefficients are established. In empirical analysis of inflation and interest rates relation, it is found that the estimated functional coefficients vary with time in a complicated manner. Furthermore, the relation is quantile-specific: not only do the selected orders differ for different quantiles, but also the coefficients corresponding to different quantiles can display completely different patterns.