Business Cycle Turning Points, A New Coincident Index, and Tests of Duration Dependence Based on a Dynamic Factor Model With Regime Switching
商业周期转折点、新同步指数与持续期依赖：状态转换动态因子模型AI 解读 ↓
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商业周期转折点、新同步指数与持续期依赖：状态转换动态因子模型
- 研究问题
- 商业周期中的变量共同运动与非线性演化是否都重要，融合二者能否形成实用同步指数，并识别状态持续期依赖？
- 方法与思路
- 作者结合动态因子与状态转换模型，利用多步 Gibbs 抽样处理非高斯非线性推断，并估计美国数据中的周期状态和同步指数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称三项问题的答案似乎均为肯定，并强调该抽样方法可避免此前最大似然估计所需的近似，支持联合刻画周期两类特征。
- 阅读关注点
- 应核对因子与状态的识别、Gibbs 抽样的收敛和误差，以及持续期依赖检验、转折点判断和同步指数实用性的评价方式。
- 阅读边界
- 摘要未给出数据范围、检验统计量或实时评价结果；避免既有近似不代表不存在模拟误差，三个肯定判断均属摘要陈述。
原文摘要
The synthesis of the dynamic factor model of Stock and Watson (1989) and the regime-switching model of Hamilton (1989) proposed by Diebold and Rudebusch (1996) potentially encompasses both features of the business cycle identified by Burns and Mitchell (1946): (1) comovement among economic variables through the cycle and (2) nonlinearity in its evolution. However, maximum-likelihood estimation has required approximation. Recent advances in multimove Gibbs sampling methodology open the way to approximation-free inference in such non-Gaussian, nonlinear models. This paper estimates the model for U.S. data and attempts to address three questions: Are both features of the business cycle empirically relevant? Might the implied new index of coincident indicators be a useful one in practice? Do the resulting estimates of regime switches show evidence of duration dependence? The answers to all three would appear to be yes. © 1998 by the President and Fellows of Harvard College and the Massachusetts Institute of Technology