Identification and estimation of structural vector autoregressive models via LU decomposition
利用 LU 分解识别与估计结构向量自回归模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确涉及 SVAR 的识别、冲击响应及政策利率对失业和价格的动态影响。
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利用 LU 分解识别与估计结构向量自回归模型
- 研究问题
- 在放松创新项分量不相关等限制后，如何识别结构向量自回归模型，并对同期关系和冲击响应开展统计推断？
- 方法与思路
- 作者对系数矩阵施加零限制，使约化式系数矩阵满足 LU 分解的充分条件，并构造系数和冲击响应的渐近正态估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法在较宽松的创新过程假设下实现识别，并支持同期关系检验；模拟考察有限样本表现，应用分析政策利率影响。
- 阅读关注点
- 应核对零限制的具体位置、LU 分解与结构参数唯一性的联系，以及仍需保留的创新过程条件；同时查看冲击响应的定义与推断。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未列出完整零限制、渐近条件及政策利率应用的估计结果。
原文摘要
Structural vector autoregressive (SVAR) models are widely used to analyze the simultaneous relationships between multiple time-dependent data. Various statistical inference methods have been studied to overcome the identification problems of SVAR models. However, most of these methods impose strong assumptions for innovation processes such as the uncorrelation of components. In this study, we relax the assumptions for innovation processes and propose an identification method for SVAR models under the zero-restrictions on the coefficient matrices, which correspond to sufficient conditions for LU decomposition of the coefficient matrices of the reduced form of the SVAR models. Moreover, we establish asymptotically normal estimators for the coefficient matrices and impulse responses, which enable us to construct test statistics for the simultaneous relationships of time-dependent data. The finite-sample performance of the proposed method is elucidated by numerical simulations. We also present an example of an empirical study that analyzes the impact of policy rates on unemployment and prices.