Specification Analysis in Dynamic Models
动态模型的设定分析AI 解读 ↓
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动态模型的设定分析
- 研究问题
- 动态模型遗漏变量或动态调整效应时，估计与实证结论会如何变化？加入可能无关的变量能否妥善处理这种遗漏？
- 方法与思路
- 在普通最小二乘框架下分析遗漏变量，尤其是动态调整项，并考察加入可能无关变量以处理遗漏问题的后果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该分析扩展动态模型误设研究，并通过利率季节性实例，把确定性与随机去趋势问题纳入同一分析框架。
- 阅读关注点
- 核对遗漏动态项与加入无关变量各自影响估计的条件，关注利率季节性实例中去趋势设定如何与模型误设相联系。
- 阅读边界
- 摘要未说明模型方程、理论条件和实证结果，不能据此认定加入额外变量能够修复遗漏，或判断哪类去趋势更合适。
原文摘要
The theoretical and empirical implications of omitted variables, particularly dynamic adjustment effects, are studied. In particular, the attempt to model for such omission by including possibly irrelevant variables is investigated. This extends the existing knowledge of misspecification analysis in several directions. Ordinary least squares is the estimation technique under study, as has been the case in several recent and related studies. In our empirical example, the question of seasonal variation in interest rates is addressed. We deal with the related issue of deterministic versus stochastic detrending and demonstrate that it can be usefully cast in the context of "misspecification analysis" in dynamic models developed in this article.