Asymptotic distributions of impulse response functions in short panel vector autoregressions
短面板向量自回归中脉冲响应函数的渐近分布AI 解读 ↓
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短面板向量自回归中脉冲响应函数的渐近分布
- 研究问题
- 在时间维度固定的面板 VAR 中，如何推导脉冲响应的抽样分布，并处理自回归系数与误差方差估计之间的依赖？
- 方法与思路
- 作者结合一阶差分方程的 GMM 估计和扩展方差分析型误差方差估计，推导脉冲响应分布及 bootstrap 的渐近有效性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两类参数估计并非渐近独立，因此正交化脉冲响应需要方差修正；模拟显示该修正改善两类置信带的覆盖准确性。
- 阅读关注点
- 应核对 GMM 矩条件、联合渐近协方差的构造、正交化的定义，以及 bootstrap 如何保留相关估计误差。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；面板依赖条件、工具变量设定和覆盖率数值未说明，正交化响应的经济识别含义也需另行核对。
原文摘要
This paper establishes the asymptotic distributions of the impulse response functions in panel vector autoregressions with a fixed time dimension. It also proves the asymptotic validity of a bootstrap approximation to their sampling distributions. The autoregressive parameters are estimated using the GMM estimators based on the first differenced equations and the error variance is estimated using an extended analysis-of-variance type estimator. Contrary to the time series setting, we find that the GMM estimator of the autoregressive coefficients is not asymptotically independent of the error variance estimator. The asymptotic dependence calls for variance correction for the orthogonalized impulse response functions. Simulation results show that the variance correction improves the coverage accuracy of both the asymptotic confidence band and the studentized bootstrap confidence band for the orthogonalized impulse response functions.