Large Bayesian VARs with Factor Stochastic Volatility: Identification, Order Invariance and Structural Analysis
具有因子随机波动率的大型贝叶斯 VAR：识别、排序不变性与结构分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有因子随机波动率的大型贝叶斯 VAR：识别、排序不变性与结构分析
- 研究问题
- 大型贝叶斯 VAR 的结构分析如何避免受变量排序影响，并利用多元随机波动率和符号限制实现统计与结构识别？
- 方法与思路
- 作者构造具有排序不变性的因子随机波动率 VAR，分析模型识别，并使用符号限制开展二十变量、五个结构冲击的应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称多元随机波动率可带来统计识别，适当符号限制下结构模型点识别，且方法能够处理较多变量与符号限制。
- 阅读关注点
- 应核对排序不变性的具体对象、因子波动率结构和统计识别条件，尤其审查哪些符号限制足以获得结构点识别。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未列具体识别限制，不能推广为任意符号限制都能实现点识别。
原文摘要
Vector autoregressions (VARs) with multivariate stochastic volatility are widely used for structural analysis. Often the structural model identified through economically meaningful restrictions--e.g., sign restrictions--is supposed to be independent of how the dependent variables are ordered. But since the reduced-form model is not order invariant, results from the structural analysis depend on the order of the variables. We consider a VAR based on the factor stochastic volatility that is constructed to be order invariant. We show that the presence of multivariate stochastic volatility allows for statistical identification of the model. We further prove that, with a suitable set of sign restrictions, the corresponding structural model is point-identified. An additional appeal of the proposed approach is that it can easily handle a large number of dependent variables as well as sign restrictions. We demonstrate the methodology through a structural analysis in which we use a 20-variable VAR with sign restrictions to identify 5 structural shocks.