INSTRUMENTAL VARIABLE ESTIMATION OF STRUCTURAL VAR MODELS ROBUST TO POSSIBLE NONSTATIONARITY
对潜在非平稳性稳健的结构 VAR 工具变量估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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对潜在非平稳性稳健的结构 VAR 工具变量估计
- 研究问题
- 代理变量结构 VAR 中，若回归变量可能非平稳，如何估计动态因果效应并在不预检持久性的情况下进行推断？
- 方法与思路
- 作者给出渐近正态近似成立的一般条件，分析各序列持久性对方差的影响，并构造无需预检的一致协方差估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提协方差估计无需事先知道变量的持久性，也无需非平稳预检；当所有回归变量平稳时退化为标准程序。
- 阅读关注点
- 应核对代理变量有效性、允许的非平稳结构、渐近正态成立条件，以及协方差估计如何适应不同序列的持久性。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能将稳健性推广至任意非平稳过程或无效代理变量；完整条件、有限样本表现及版本变化未说明。
原文摘要
This paper considers the estimation of dynamic causal effects using a proxy structural vector-autoregressive model with possibly nonstationary regressors. We provide general conditions under which the asymptotic normal approximation remains valid. In this case, the asymptotic variance depends on the persistence property of each series. We further provide a consistent asymptotic covariance matrix estimator that requires neither knowledge of the presistence properties of the variables nor pretests for nonstationarity. The proposed consistent covariance matrix estimator is robust and is easy to implement in practice. When all regressors are indeed stationary, the method becomes the same as the standard procedure.