VALIDATING DSGE MODELS WITH SVARS AND HIGH-DIMENSIONAL DYNAMIC FACTOR MODELS
用 SVAR 与高维动态因子模型验证 DSGE 模型AI 解读 ↓
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用 SVAR 与高维动态因子模型验证 DSGE 模型
- 研究问题
- 用部分 DSGE 限制识别 SVAR 并比较结构冲击与响应时，观测变量中的测量误差会如何扭曲模型验证结论？
- 方法与思路
- 作者分析测量误差下 SVAR 冲击的构成，指出其可能混入其他结构冲击，并论证使用高维动态因子模型进行验证。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称常见验证程序可能严重误导，SVAR 冲击通常并非对应冲击加测量误差，并主张动态因子模型避免这一缺陷。
- 阅读关注点
- 应核对冲击污染结论所依赖的参数与测量误差条件，以及因子模型避免该问题需要的识别和信息结构。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要；因子模型适用条件和具体验证证据未说明，不能据此认定其不受任何测量误差影响。
原文摘要
A popular validation procedure for Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) models consists in comparing the structural shocks and impulse-response functions obtained by estimation-calibration of the DSGE with those obtained in an Structural Vector Autoregressions (SVAR) identified by means of some of the DSGE restrictions. I show that this practice can be seriously misleading when the variables used in the SVAR contain measurement errors. If this is the case, for generic values of the parameters of the DSGE, the shocks estimated in the SVAR are not “made of” the corresponding structural shocks plus measurement error. Rather, each of the SVAR shocks is contaminated by noncorresponding structural shocks. We argue that High-Dimensional Dynamic Factor Models are free from this drawback and are the natural model to use in validation procedures for DSGEs.