Censored latent effects autoregression, with an application to US unemployment
删失潜在效应自回归模型及其美国失业应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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删失潜在效应自回归模型及其美国失业应用
- 研究问题
- 如何用不可观测的正向冲击描述战后失业序列的非对称变化，领先指标能否预测这些冲击并改善失业预测？
- 方法与思路
- 作者提出删失潜在效应自回归模型：滞后解释变量的线性组合触发正向潜在冲击，否则冲击为零，并应用于美国月度失业。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称多种领先指标能够预测正向冲击，模型拟合较好，样本外预测似乎优于替代模型；未给出具体预测误差或显著性。
- 阅读关注点
- 应核对潜在冲击的删失规则与估计方法、领先指标的信息时点，以及样本外预测窗口、比较模型和误差评估程序。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，预测改善属于作者的概括，不能判断幅度与稳健性；潜在正向冲击也不能直接解释为已识别的结构冲击。
原文摘要
Abstract A model is proposed to describe observed asymmetries in postwar unemployment time series data. We assume that recession periods, when unemployment increases rapidly, correspond with unobserved positive shocks. The generating mechanism of these latent shocks is a censored regression model, where linear combinations of lagged explanatory variables lead to positive shocks, while otherwise shocks are equal to zero. We apply this censored latent effects autoregression to monthly US unemployment, where the positive shocks are found to be predictable using various leading indicators. The model fits the data well and its out‐of‐sample forecasts appear to improve on those from alternative models. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.