Estimating overidentified, nonrecursive, time-varying coefficients structural vector autoregressions
过度识别、非递归与时变系数结构向量自回归的估计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：摘要明确以结构VAR估计和货币政策冲击传导为对象，直接对应VAR与局部投影分类中的VAR及时间序列。
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过度识别、非递归与时变系数结构向量自回归的估计
- 研究问题
- 研究如何统一估计不同识别结构及系数演化形式的结构VAR，并比较时变和固定参数模型中的货币政策冲击传导。
- 方法与思路
- 作者提供通用估计程序，覆盖固定或时变系数、线性或非线性系数演化，以及恰好识别或过度识别系统。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该算法统一处理递归和非递归结构、线性和非线性识别约束，并用于分析不同参数设定下的政策冲击传导。
- 阅读关注点
- 应核对识别约束如何进入算法、非线性系数演化的处理方式，以及货币政策冲击定义和模型比较的具体依据。
- 阅读边界
- 仅据所给OpenAlex版本摘要，估计步骤、识别条件和政策传导结果均未展开；不能据此判断表现或推断刊本变化。
原文摘要
This paper provides a general procedure to estimate structural vector autoregressions. The algorithm can be used in constant or time-varying coefficient models, and in the latter case, the law of motion of the coefficients can be linear or nonlinear. It can deal in a unified way with just-identified (recursive or nonrecursive) or overidentified systems where identification restrictions are of linear or of nonlinear form. We study the transmission of monetary policy shocks in models with time-varying and time-invariant parameters.