A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle
非平稳时间序列与经济周期分析的新方法AI 解读 ↓
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非平稳时间序列与经济周期分析的新方法
- 研究问题
- 非平稳序列的增长率能否通过偶发、离散的状态转换描述，如何据此识别经济衰退并评估衰退对产出水平的长期影响？
- 方法与思路
- 作者对增长率的不可观测离散转换建模，给出推断这些转换的算法，并据此进行最大似然参数估计和美国经济周期应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，美国应用显示正负增长率转换反复出现，可用于界定衰退；参数估计暗示典型衰退对应 GNP 水平约 3% 的永久下降。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对状态转换机制、不可观测状态的推断与似然计算，并检查衰退定义及永久产出损失估计对模型设定的敏感性。
- 阅读边界
- 上述美国应用与约 3% 永久下降均为摘要报告，摘要未说明样本时期、估计不确定性或稳健性，不能将其推广为普遍事实。
原文摘要
This paper models occasional, discrete shifts in the growth rate of a nonstationary series. Algorithms for inferring these unobserved shifts are presented, a byproduct of which permits estimation of parameters by maximum likelihood. An empirical application of this technique suggests that the periodic shift from a positive growth rate to a negative growth rate is a recurrent feature of the U.S. business cycle, and indeed could be used as an objective criterion for defining and measuring economic recessions. The estimated parameter values suggest that a typical economic recession is associated with a 3 percent permanent drop in the level of GNP. Copyright 1989 by The Econometric Society.