Bayesian inference on structural impulse response functions
结构脉冲响应函数的贝叶斯推断AI 解读 ↓
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结构脉冲响应函数的贝叶斯推断
- 研究问题
- 如何直接对宏观时间序列的结构脉冲响应进行贝叶斯推断，并容纳非可逆响应以及部分识别带来的先验依赖？
- 方法与思路
- 作者对结构向量移动平均表示进行推断，直接在脉冲响应上设定先验，以 Whittle 似然加速后验模拟，并分析频率学渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法能灵活透明地施加响应先验并处理非可逆性，说明哪些先验信息会被数据更新，并用于美国技术新闻冲击分析。
- 阅读关注点
- 应核对结构向量移动平均表示的识别限制、Whittle 似然的适用条件，以及部分识别下后验中哪些信息仍由先验决定。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，无法判断先验敏感性、有限样本性质或技术新闻冲击的具体效应，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
I propose to estimate structural impulse responses from macroeconomic time series by doing Bayesian inference on the Structural Vector Moving Average representation of the data. This approach has two advantages over Structural Vector Autoregressions. First, it imposes prior information directly on the impulse responses in a flexible and transparent manner. Second, it can handle noninvertible impulse response functions, which are often encountered in applications. Rapid simulation of the posterior distribution of the impulse responses is possible using an algorithm that exploits the Whittle likelihood. The impulse responses are partially identified, and I derive the frequentist asymptotics of the Bayesian procedure to show which features of the prior information are updated by the data. The procedure is used to estimate the effects of technological news shocks on the U.S. business cycle.