Testing Instantaneous Causality in Presence of Nonconstant Unconditional Covariance
无条件协方差非恒定时的瞬时因果关系检验AI 解读 ↓
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无条件协方差非恒定时的瞬时因果关系检验
- 研究问题
- 当 VAR 变量的无条件协方差随时间变化时，如何检验瞬时因果关系，并避免常规检验的第一类错误失控或稳健修正后的功效下降？
- 方法与思路
- 作者比较标准检验及 White、HAC 修正，提出基于自助法的改进检验，并通过模拟和美国宏观变量的瞬时因果分析进行比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称标准检验不能控制第一类错误，White 与 HAC 修正可能严重损失功效；作者提出自助法改进，并用模拟说明其作用。
- 阅读关注点
- 应核对协方差时变的允许形式、自助法如何构造与校准、检验规模和功效的证据，并区分瞬时因果与结构性因果解释。
- 阅读边界
- 摘要未给出改进检验的具体条件、模拟数值或美国宏观变量结果；瞬时因果检验本身不足以支持政策冲击或结构性因果结论。
原文摘要
This article investigates the problem of testing instantaneous causality between vector autoregressive (VAR) variables with time-varying unconditional covariance. It is underlined that the standard test does not control the Type I errors, while the tests with White and heteroscedastic autocorrelation consistent (HAC) corrections can suffer from a severe loss of power when the covariance is not constant. Consequently, we propose a modified test based on a bootstrap procedure. We illustrate the relevance of the modified test through a simulation study. The tests considered in this article are also compared by investigating the instantaneous causality relations between U.S. macroeconomic variables.