Nonlinear Impulse Response Functions and Local Projections
非线性脉冲响应函数与局部投影AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非线性脉冲响应函数与局部投影
- 研究问题
- 在线性框架之外，非线性动态过程的脉冲响应与局部投影有什么联系，两种估计路径在单变量和多变量情形下如何比较？
- 方法与思路
- 作者讨论马尔可夫过程的非线性自回归表示，构造单变量完全非参数局部投影估计量，并通过半参数模型研究多变量扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称单变量局部投影与非线性自回归隐含的脉冲响应估计渐近等价；在所讨论的多变量扩展中，间接方法精度较低。
- 阅读关注点
- 应核对冲击与脉冲响应的定义、自回归表示存在的条件，以及单变量渐近等价和多变量精度比较分别依赖哪些条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未说明完整正则条件和精度标准，不能推断普遍优劣。
原文摘要
The goal of this paper is to extend the nonparametric estimation of Impulse Response Functions (IRF) by means of local projections in the nonlinear dynamic framework. We discuss the existence of a nonlinear autoregressive representation for Markov processes and explain how their IRFs are directly linked to the Nonlinear Local Projection (NLP), as in the case for the linear setting. We present a fully nonparametric LP estimator in the one dimensional nonlinear framework, compare its asymptotic properties to that of IRFs implied by the nonlinear autoregressive model and show that the two approaches are asymptotically equivalent. This extends the well-known result in the linear autoregressive model by Plagborg-Moller and Wolf (2017). We also consider extensions to the multivariate framework through the lens of semiparametric models, and demonstrate that the indirect approach by the NLP is less accurate than the direct estimation approach of the IRF.