Simple robust two-stage estimation and inference for generalized impulse responses and multi-horizon causality
广义脉冲响应与多期因果关系的简便稳健两阶段估计与推断AI 解读 ↓
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广义脉冲响应与多期因果关系的简便稳健两阶段估计与推断
- 研究问题
- 如何在多期线性投影中估计广义脉冲响应并检验多期 Granger 因果关系，同时改善传统最小二乘推断的有限样本表现？
- 方法与思路
- 作者提出两阶段估计程序及协方差估计，摘要称无需对投影残差另作序列相关校正，并容许非平稳数据和增长的预测期。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法在效率与推断稳健性上改善最小二乘，模拟支持该比较；应用报告经济不确定性存在短期和长期影响。
- 阅读关注点
- 应核对两阶段程序、协方差构造及其有效条件，尤其是非平稳类型、投影期增长限制和应用中因果关系的解释。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未提供理论条件与比较数值，Granger 因果关系也不能直接等同于结构因果效应。
原文摘要
This paper introduces a novel two-stage estimation and inference procedure for generalized impulse responses (GIRs). GIRs encompass all coefficients in a multi-horizon linear projection model of future outcomes of y on lagged values (Dufour and Renault, 1998), which include the Sims' impulse response. The conventional use of Least Squares (LS) with heteroskedasticity- and autocorrelation-consistent covariance estimation is less precise and often results in unreliable finite sample tests, further complicated by the selection of bandwidth and kernel functions. Our two-stage method surpasses the LS approach in terms of estimation efficiency and inference robustness. The robustness stems from our proposed covariance matrix estimates, which eliminate the need to correct for serial correlation in the multi-horizon projection residuals. Our method accommodates non-stationary data and allows the projection horizon to grow with sample size. Monte Carlo simulations demonstrate our two-stage method outperforms the LS method. We apply the two-stage method to investigate the GIRs, implement multi-horizon Granger causality test, and find that economic uncertainty exerts both short-run (1-3 months) and long-run (30 months) effects on economic activities.