Estimation and inference of dynamic structural factor models with over-identifying restrictions
具有过度识别限制的动态结构因子模型估计与推断AI 解读 ↓
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具有过度识别限制的动态结构因子模型估计与推断
- 研究问题
- 如何利用固定数量的过度识别限制估计结构因子模型的脉冲响应，并检验这些限制，以发现导致虚假响应的模型设定？
- 方法与思路
- 作者提出包含递归恰好识别方案的新识别框架，构造脉冲响应估计量，推导渐近分布与过度识别检验，并应用于美国货币政策冲击。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模拟中增加少量过度识别限制可明显改善各期脉冲响应估计精度，美国数据应用显示该方案有助于发现错误设定。
- 阅读关注点
- 应核对限制的经济含义及有效性、因子估计误差如何进入推断、过度识别检验的原假设，以及货币政策冲击的识别依据。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，不能认为增加限制必然改善估计，也不能把检验通过视为模型正确；限制形式及实证数值未说明。
原文摘要
This paper develops a new estimator for the impulse response functions in structural factor models with a fixed number of over-identifying restrictions. The proposed identification scheme nests the conventional just-identified recursive scheme as a special case. We establish the asymptotic distributions of the new estimator and develop test statistics for the over-identifying restrictions. Simulation results show that adding a few more over-identifying restrictions can lead to a substantial improvement in estimation accuracy for impulse response functions at both zero and nonzero horizons. We estimate the effects of a monetary policy shock using a U.S. data set. The results show that our over-identified scheme can help to detect incorrect specifications that lead to spurious impulse responses.