Global identification, estimation and inference of structural impulse response functions in factor models: A unified framework
因子模型中结构脉冲响应的全局识别、估计与推断：统一框架AI 解读 ↓
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因子模型中结构脉冲响应的全局识别、估计与推断：统一框架
- 研究问题
- 在结构因子模型中，归一化选择如何影响脉冲响应的全局识别，怎样统一处理递归与非递归识别并进行推断？
- 方法与思路
- 作者提出对归一化选择稳健的识别限制，在主成分归一化下构造两种结构脉冲响应估计量，并提出过度识别检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立全局识别定理和估计量渐近分布，模拟支持相关近似，并用混合识别方案分析美国数据中的石油冲击。
- 阅读关注点
- 应核对归一化稳健性的含义、全局识别与局部识别的区别，以及递归和非递归限制、两种估计量及检验条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，具体识别限制、定理条件和石油冲击响应均未说明，不能判断实证识别可信度或推断版本变化。
原文摘要
This paper develops a theory for the global identification, estimation and inference of impulse response functions (IRFs) in structural factor models (SFMs). We examine the impact of normalization choices on IRF identification and propose to use identification restrictions robust to such choices. A new theorem is established to address IRF identification under both recursive and nonrecursive schemes in SFMs. Moreover, we develop two new estimators for structural IRFs under principal component normalization and establish their asymptotic distributions. We also propose a test for overidentifying restrictions. Simulation results demonstrate the validity of the asymptotic approximations and the favorable finite-sample properties of the overidentification test. To illustrate the flexibility of our methodology, we employ a hybrid identification scheme and analyze the dynamic effects of oil shocks using a US dataset.