Credit Booms Gone Bust: Replication of Schularick and Taylor (AER 2012)
信贷繁荣后的崩溃：对Schularick与Taylor研究的复现AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用跨国面板probit分析信贷增长与金融危机概率，对应宏观面板和金融风险。
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信贷繁荣后的崩溃：对Schularick与Taylor研究的复现
- 研究问题
- 原研究关于信贷增长与金融危机的结果能否复现，并在不同估计方法下保持？信贷增长的危机概率边际效应是否因国家而异？
- 方法与思路
- 作者先用gretl复现原计算，再采用贝叶斯静态和动态面板probit模型检验方法敏感性，并比较各国的边际效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称复现了原计算，贝叶斯面板估计得到定性相似结果；同时发现信贷增长对危机概率的边际效应在国家间差异较大。
- 阅读关注点
- 应核对数据与原计算的一致性、静态和动态模型设定、贝叶斯先验，以及各国边际效应的计算方式和不确定性。
- 阅读边界
- 仅依据所给Crossref摘要。定性相似不表示数值完全相同，摘要未提供先验、动态设定和因果识别依据，不能将边际效应直接解释为因果效应。
原文摘要
Summary This paper replicates the results in Schularick and Taylor ( American Economic Review 2012; 102 (2): 1029–1061; ST hereafter). Specifically, I replicate ST's results in the ‘narrow’ sense by reproducing their calculations in the open source econometrics package gretl. (Gretl is an acronym for Gnu Regression, Econometrics and Time‐series Laboratory. It is available for Windows, Mac and Linux at www.gretl.sourceforge.net .) I also demonstrate the robustness of ST's findings to different estimation methods. I obtain qualitatively similar results to ST via Bayesian estimation of both static and dynamic panel probit models. Finally, I show that the marginal effects of credit growth on the probability of a financial crisis vary considerably across the countries in the dataset. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.