Multiple filtering devices for the estimation of cyclical DSGE models
利用多种滤波方法估计周期性 DSGE 模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用多种滤波方法估计周期性 DSGE 模型
- 研究问题
- 估计时不变的周期性 DSGE 模型时，如何综合不同滤波程序的信息，并处理滤波数据与模型目标量之间的偏差？
- 方法与思路
- 作者将不同滤波结果视为模型相关量的受污染代理，通过信号提取联合估计结构参数与非结构参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出多滤波联合估计方法，使用模拟数据展示性质并与单一滤波比较，同时重新考察货币在周期传导中的作用。
- 阅读关注点
- 应核对代理污染的建模、不同滤波信息的组合与参数识别，并检查模拟比较及货币传导结论对设定的敏感性。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要；污染结构、识别条件和比较结果未说明，不能断言多滤波在所有情形下更优。
原文摘要
We propose a method to estimate time in variant cyclical DSGE models using the information provided by a variety of filters. We treat data filtered with alternative procedures as contaminated proxies of the relevant model-based quantities and estimate structural and non-structural parameters jointly using a signal extraction approach. We employ simulated data to illustrate the properties of the procedure and compare our conclusions with those obtained when just one filter is used. We revisit the role of money in the transmission of monetary business cycles.