Statistical inference for independent component analysis: Application to structural VAR models
独立成分分析的统计推断及其结构 VAR 应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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独立成分分析的统计推断及其结构 VAR 应用
- 研究问题
- 当结构冲击相互独立且至多一个为高斯分布时，独立成分分析如何估计结构 VAR，相关伪最大似然方法具有哪些渐近性质？
- 方法与思路
- 作者研究独立成分分析中的伪最大似然及递归伪最大似然方法，重点推导一致性等渐近性质，并开展蒙特卡洛和真实数据分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提供相关估计方法的渐近分析，并以应用展示非高斯结构 VAR 可不依赖额外识别限制估计，通常使用的限制可被检验。
- 阅读关注点
- 核对至多一个高斯冲击与独立性条件、不同 PML 方法的一致性要求，以及冲击规范和额外识别限制的检验方式。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定各类 PML 的准确条件或相对表现；统计独立性带来的识别仍需结合经济解释理解结构冲击。
原文摘要
The well-known problem of non-identifiability of structural VAR models disappears if the structural shocks are independent and if at most one of them is Gaussian. In that case, the relevant estimation technique is the Independent Component Analysis (ICA). Since the introduction of ICA by Comon (1994), various semi-parametric estimation methods have been proposed for “orthogonalizing” the error terms. These methods include pseudo maximum likelihood (PML) approaches and recursive PML. The aim of our paper is to derive the asymptotic properties of the PML approaches, in particular to study their consistency. We conduct Monte Carlo studies exploring the relative performances of these methods. Finally, an application based on real data shows that structural VAR models can be estimated without additional identification restrictions in the non-Gaussian case and that the usual restrictions can be tested.