Weak Instrument Robust Tests in GMM and the New Keynesian Phillips Curve
GMM 中的弱工具变量稳健检验与新凯恩斯菲利普斯曲线AI 解读 ↓
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GMM 中的弱工具变量稳健检验与新凯恩斯菲利普斯曲线
- 研究问题
- 当新凯恩斯菲利普斯曲线的工具变量较弱时，如何在 GMM 中检验全部或部分参数，并重新判断美国战后通胀的前瞻与后瞻动态？
- 方法与思路
- 作者讨论针对完整参数向量及参数子集的弱工具变量稳健 GMM 检验，并将这些检验用于重新评估美国战后的 NKPC 经验证据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称数据与前瞻动态占主导相容，但不能排除相当程度的后瞻动态；作者还指出近期曲线变平是造成弱识别的重要因素。
- 阅读关注点
- 应核对检验统计量、子集检验中的其他参数处理、工具变量与样本设定，以及曲线变平如何影响识别强度和结论的不确定性。
- 阅读边界
- 摘要未报告工具变量构造、样本划分、置信集合或检验数值；前瞻主导是与数据相容的解释，不能据此认定后瞻机制不存在。
原文摘要
We discuss weak instrument robust statistics in GMM for testing hypotheses on the full parameter vector or on subsets of the parameters. We use these test procedures to reexamine the evidence on the new Keynesian Phillips curve model. We find that U.S. postwar data are consistent with the view that inflation dynamics are predominantly forward-looking, but we cannot rule out the presence of considerable backward-looking dynamics. Moreover, the Phillips curve has become flatter recently, and this is an important factor contributing to its weak identification.