Money demand function estimation by nonlinear cointegration
利用非线性协整估计货币需求函数AI 解读 ↓
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利用非线性协整估计货币需求函数
- 研究问题
- 如何在利率本身为单整过程的假设下，采用更适合描述流动性陷阱的对数货币需求设定，并处理误差序列相关？
- 方法与思路
- 作者提出非线性协整估计技术，将对数形式的货币需求关系与利率单整假设结合，并在美国数据中进行估计和样本外预测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提技术对误差序列相关具有稳健性；美国应用得到较既有研究更大的系数估计，并取得更好的样本外预测表现。
- 阅读关注点
- 应核对非线性变换与单整性质的关系、利率取对数的定义域，以及序列相关稳健性的条件和样本外预测比较设计。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断系数变化的经济含义、预测改善幅度或检验依据；作者所述优势仅能按该美国应用理解。
原文摘要
Abstract Conventionally, the money demand function is estimated using a regression of the logarithm of money demand on either the interest rate or the logarithm of the interest rate. This equation is presumed to be a cointegrating regression. In this paper, we aim to combine the logarithmic specification, which models the liquidity trap better than a linear model, with the assumption that the interest rate itself is an integrated process. The proposed technique is robust to serial correlation in the errors. For the USA, our new technique results in larger coefficient estimates than previous research suggested, and produces superior out‐of‐sample prediction. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.