Impulse response matching estimators for DSGE models
DSGE 模型的脉冲响应匹配估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以 VAR 脉冲响应匹配估计 DSGE 结构参数，并研究相关识别与推断。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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DSGE 模型的脉冲响应匹配估计
- 研究问题
- 当用于匹配的脉冲响应数量超过 VAR 参数数量时，如何建立 DSGE 结构参数估计的有效推断，并处理弱识别问题？
- 方法与思路
- 作者针对这一维度关系建立估计量的一致性与渐近分布，讨论 bootstrap 近似、贝叶斯推断的渐近有效性及弱识别处理。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文扩展了既有 VAR 脉冲响应匹配理论，并指出在所用假设下贝叶斯推断需特别处理，同时覆盖两类假设下的弱识别问题。
- 阅读关注点
- 核对脉冲响应数量与 VAR 参数数量的关系如何影响推断，以及 bootstrap 构造、贝叶斯方法的附加要求和弱识别处理步骤。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定具体假设、极限分布及弱识别方法；对贝叶斯推断的警示不能解读为所有贝叶斯方法均无效。
原文摘要
The existing asymptotic theory for VAR-based impulse response matching estimators of the structural parameters of DSGE models does not cover situations in which the number of impulse responses exceeds the number of VAR model parameters. We establish the consistency of the estimator in this situation, we derive its asymptotic distribution, and we show how this distribution can be approximated by bootstrap methods. We also demonstrate that under our assumptions special care is needed to ensure the asymptotic validity of Bayesian methods of inference. Finally, we show how to deal with weak identification both under our assumptions and under standard assumptions.