Structural vector autoregressions with Markov switching: Combining conventional with statistical identification of shocks
马尔可夫转换结构VAR：结合传统与统计冲击识别AI 解读 ↓
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马尔可夫转换结构VAR：结合传统与统计冲击识别
- 研究问题
- 当马尔可夫状态转换引起误差协方差变化时，如何将这种统计识别信息与传统限制结合，使识别出的冲击具有经济解释？
- 方法与思路
- 作者讨论状态间协方差变化与传统识别信息的结合，并用包含美国油价、产出、消费者价格及短期利率的VAR进行分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要指出，统计识别的冲击未必具有结构经济含义；在所提框架下，关于世纪初经济放缓原因的既有结论受到质疑。
- 阅读关注点
- 应核对状态转换如何提供识别、传统零限制与长期或符号限制如何结合，以及既有结论受到质疑的具体证据。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未列出完整识别条件、状态数或冲击响应结果；不能据此确定哪项既有结论错误，或断言新解释已获确认。
原文摘要
In structural vector autoregressive (SVAR) analysis a Markov regime switching (MS) property can be exploited to identify shocks if the reduced form error covariance matrix varies across regimes. Unfortunately, these shocks may not have a meaningful structural economic interpretation. It is discussed how statistical and conventional identifying information can be combined. The discussion is based on a VAR model for the US containing oil prices, output, consumer prices and a short-term interest rate. The system has been used for studying the causes of the early millennium economic slowdown based on traditional identification with zero and long-run restrictions and using sign restrictions. We find that previously drawn conclusions are questionable in our framework.