Nonparametric Time Varying IV-SVARs: Estimation and Inference
非参数时变工具变量结构 VAR：估计与推断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：摘要明确研究外部工具识别的 SVAR 脉冲响应及参数随时间变化的问题。
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…
非参数时变工具变量结构 VAR：估计与推断
- 研究问题
- 在外部工具变量识别的结构 VAR 中，如何估计并推断随时间变化的脉冲响应，同时容许工具变量可能较弱？
- 方法与思路
- 作者采用允许参数非参数时变的核估计量，推导相关量的渐近分布，并以模拟和石油供给新闻冲击应用展示方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法计算简单且容许潜在弱工具；当参数变化足够平滑时，模拟在相对小样本中显示较满意的覆盖率。
- 阅读关注点
- 应核对外部工具识别条件、弱工具的处理方式、核与带宽选择，以及平滑程度如何影响脉冲响应推断。
- 阅读边界
- 依据所给在线发表版本摘要，弱工具与平滑性条件尚不具体；不能将模拟覆盖表现推广到突变或任意工具强度。
原文摘要
Abstract This paper studies the estimation and inference of time-varying impulse response functions in structural vector autoregressions (SVARs) identified with external instruments. Building on kernel estimators that allow for nonparametric time variation, we derive the asymptotic distributions of the relevant quantities. Our estimators are simple and computationally trivial and allow for potentially weak instruments. Simulations suggest satisfactory empirical coverage even in relatively small samples as long as the underlying parameter instabilities are sufficiently smooth. We illustrate the methods by studying the time-varying effects of global oil supply news shocks on US industrial production.