Assessing Generalized Method-of-Moments Estimates of the Federal Reserve Reaction Function
评估美联储反应函数的广义矩估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要围绕动态货币政策规则的序列相关展开，并明确讨论约 1987 年的反应函数参数变化，对应时间序列与结构变化。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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评估美联储反应函数的广义矩估计
- 研究问题
- 为何前瞻性美联储政策反应函数的不同 GMM 与最大似然估计会产生明显参数差异，冲击序列相关和参数变化有何作用？
- 方法与思路
- 作者比较多种 GMM 与最大似然估计，用蒙特卡洛考察有限样本偏差，并对照全样本与 1987—2000 年子样本结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，有限样本偏差仅解释小部分差异，冲击序列相关造成工具外生性问题更有解释力；1987 年后两类估计接近。
- 阅读关注点
- 核对各估计量的矩条件和工具变量、政策冲击序列相关的证据，以及约 1987 年参数变化的判断与分样本设定。
- 阅读边界
- 摘要将冲击相关模式与约 1987 年的参数变化联系起来，但未说明断点如何确定；子样本估计接近不等于工具变量有效。
原文摘要
Estimating a forward-looking monetary policy rule by the generalized method of moments (GMM) has become a popular approach. We reexamine estimates of the Federal Reserve reaction function using several GMM estimators and a maximum likelihood (ML) estimator. First, we show that over the baseline period 1979–2000, these alternative approaches yield substantially different parameter estimates. Using Monte Carlo simulations, we show that the finite-sample GMM bias can account for only a small part of the discrepancy between estimates. We find that this discrepancy is more plausibly rationalized by the serial correlation of the policy shock, causing misspecification of GMM estimators through lack of instrument exogeneity. This correlation pattern is related to a shift in the reaction function parameters around 1987. Reestimating the reaction function over the 1987–2000 period produces GMM estimates that are very close to the ML estimate.