Sign Restrictions and Supply-demand Decompositions of Inflation
符号限制与通胀的供需分解AI 解读 ↓
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符号限制与通胀的供需分解
- 研究问题
- 供给和需求曲线斜率的符号限制能在多大程度上识别通胀历史分解，其识别力为何不能仅由简化式参数判断？
- 方法与思路
- 作者分析结构 VAR 历史分解的符号限制识别，强调简化式参数与已实现预测误差的共同作用，并考察美国通胀的识别集合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，美国总体及多数支出类别的通胀历史分解识别集合通常缺乏信息，现有分解因而对选择等价模型的辅助假设敏感。
- 阅读关注点
- 应核对历史分解对象、符号限制与预测误差的交互关系、识别集合计算方法，以及辅助模型选择假设如何缩小集合。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实。摘要未说明变量、样本与限制细节，其结论不能直接推广至所有符号限制结构对象。
原文摘要
Sign restrictions on the slopes of supply and demand curves are often used to identify historical decompositions in structural vector autoregressions. I show that the identifying power of these restrictions depends on both reduced-form parameters and realised forecast errors. Consequently, unlike many other structural objects, the strength of identification cannot be assessed from reduced-form parameters alone. Empirically, identified sets for historical decompositions of US inflation are typically largely uninformative, both in aggregate and in most expenditure categories. Existing inflation decompositions are therefore sensitive to auxiliary assumptions used to select among observationally equivalent models.