Inference in Panel SVARs with Two-Way Dependence
具有双向依赖的面板结构VAR推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究异质面板VAR、代理变量结构识别及结构脉冲响应推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
具有双向依赖的面板结构VAR推断
- 研究问题
- 当异质面板VAR的误差同时存在截面与时间依赖时，如何对模型参数和代理变量识别的结构脉冲响应开展有效推断？
- 方法与思路
- 作者结合均值组估计与闭式合并识别，推导截面和时间共同趋于无穷时的联合极限定理，并提出递归面板分块自助法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明联合面板分块方案在双向依赖下的一致性；模拟中其覆盖率接近名义水平，单独截面重抽样则明显不足。
- 阅读关注点
- 应核对代理变量识别、异质性合并及双向依赖的具体条件，并检查联合渐近路径、分块构造和块长选择。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审及期刊接收未获验证。摘要未说明识别强度、依赖限制、块长条件或模拟的具体数值。
原文摘要
We develop inference for heterogeneous panel vector autoregressive (VAR) models and their structural impulse response functions, where the error terms are dependent in the cross-sectional and time dimensions (two-way dependence). For proxy-identified structural VARs, we first adapt mean-group estimation and construct a closed-form pooled identification. Considering the reduced-form VAR dynamics, residual covariances, and structural parameters, we derive a joint central limit theorem under joint limits in the cross-sectional and time dimensions. We then propose a recursive-design panel moving-block bootstrap that resamples the estimated error terms in (i) the temporal, (ii) the cross-sectional, or (iii) both dimensions jointly, and prove consistency of the joint panel-block scheme under two-way dependence. Simulations show coverage close to the nominal level for the joint scheme but severe undercoverage for cross-sectional resampling.