Exogenous uncertainty and the identification of structural vector autoregressions with external instruments
外生不确定性与使用外部工具变量的结构向量自回归识别AI 解读 ↓
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外生不确定性与使用外部工具变量的结构向量自回归识别
- 研究问题
- 多个外部工具能在何种条件下识别结构冲击？美国金融与宏观不确定性是实际经济活动的外生驱动、其他冲击的内生反应，还是兼具两者？
- 方法与思路
- 作者在工具数不少于目标冲击数的结构向量自回归中讨论点识别，区分目标冲击识别与额外条件下的全部冲击识别，并讨论频率学派估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出外部工具识别结构向量自回归的充要条件，并将两类识别策略用于美国不确定性及全球金融危机后冲击动态效应的分析。
- 阅读关注点
- 核对点识别的具体条件、工具有效性的论证及全部冲击识别所需额外限制，并查看金融危机后动态效应的检验与推断方法。
- 阅读边界
- 摘要未说明工具变量来源、具体识别限制或实证结论，也未报告危机后效应是否显著；不能仅凭摘要判定不确定性的外生性。
原文摘要
Summary We provide necessary and sufficient conditions for the identification (point‐identification) of structural vector autoregressions (SVARs) with external instruments considering the case in which r instruments are used to identify g structural shocks of interest, r ≥ g ≥ 1. Novel frequentist estimation methods are discussed by considering both a “partial shocks” identification strategy, where only g structural shocks are of interest and are instrumented, and a “full shocks” identification strategy, where despite g structural shocks being instrumented, all n = g +( n − g ) structural shocks of the system can be identified under certain conditions. The suggested approach is applied to investigate empirically whether financial and macroeconomic uncertainty can be approximated as exogenous drivers of US real economic activity, or rather as endogenous responses to first moment shocks, or both. We analyze whether the dynamic causal effects of nonuncertainty shocks on macroeconomic and financial uncertainty are significant in the period after the global financial crisis.