Estimating the U.S. output gap with state‐level data
利用州级数据估计美国产出缺口AI 解读 ↓
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利用州级数据估计美国产出缺口
- 研究问题
- 如何利用美国各州产出与失业率的横截面差异，分离共同趋势和周期成分，从而估计全国层面的产出缺口？
- 方法与思路
- 作者建立包含共同及州特有趋势和周期扰动的模型，使用五十州及哥伦比亚特区的季度数据进行贝叶斯估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告，大衰退前后产出缺口约为负 4.6%，2018 年第二季度约为 0.9%；这些是所述模型的估计结果。
- 阅读关注点
- 应核对共同与州特有成分的识别、州级信息的汇总方式、先验敏感性，以及产出缺口估计的不确定性和修订表现。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；模型约束、先验与区间估计未说明，所报数值不能视为已验证的真实产出缺口或实时预测表现。
原文摘要
Summary This paper develops a method to estimate the U.S. output gap by exploiting the cross‐sectional variation of state‐level output and unemployment rate data. The model assumes that there are common output and unemployment rate trend and cycle components, and that each state's output and unemployment rate are subject to idiosyncratic trend and cycle perturbations. I estimate the model with Bayesian methods using quarterly data from 2005:Q1 to 2018:Q2 for the 50 states and the District of Columbia. Results show that the U.S. output gap reached about negative 4.6% around the years of the Great Recession and was about 0.9% in 2018:Q2.