An Econometric Analysis of Some Models for Constructed Binary Time Series
构造型二元时间序列模型的计量分析AI 解读 ↓
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构造型二元时间序列模型的计量分析
- 研究问题
- 宏观与金融研究中，二元状态的构造规则会引入序列依赖并排除部分状态序列；如何在建模时同时处理这两类约束？
- 方法与思路
- 作者把构造所得二元状态视为马尔可夫过程，并发展显式处理删失约束的模型，再以经济周期和收益率利差的关系作应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架同时尊重马尔可夫动态与构造规则造成的不可观测序列，回应静态及动态 Probit 模型面临的建模困难。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对二元序列的具体构造规则、马尔可夫阶数与删失约束的表达，以及经济周期和收益率利差应用的估计设定。
- 阅读边界
- 摘要未说明具体估计程序、识别条件或应用结果；不能据此判断马尔可夫假设是否适用，也不能把周期与利差关系解读为因果效应。
原文摘要
Macroeconometric and financial researchers often use binary data constructed in a way that creates serial dependence. We show that this dependence can be allowed for if the binary states are treated as Markov processes. In addition, the methods of construction ensure that certain sequences are never observed in the constructed data. Together these features make it difficult to utilize static and dynamic Probit models. We develop modeling methods that respect the Markov-process nature of constructed binary data and explicitly deals with censoring constraints. An application is provided that investigates the relation between the business cycle and the yield spread.