Bayesian Inference in Regime-Switching ARMA Models With Absorbing States: The Dynamics of the Ex-Ante Real Interest Rate Under Regime Shifts
含吸收态的状态切换ARMA贝叶斯推断：事前实际利率动态AI 解读 ↓
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含吸收态的状态切换ARMA贝叶斯推断：事前实际利率动态
- 研究问题
- 如何有效估计具有高度持续或吸收状态的均值切换ARMA模型，并分析结构变化下潜在事前实际利率的持续性与波动？
- 方法与思路
- 作者为状态指示变量设计新的Metropolis–Hastings提议分布，估计状态切换ARMA，并将其用于实际利率动态分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新算法在高度持续或吸收态情形下仍可较快收敛；实证提示遗漏理论要求的移动平均项可能低估利率持续性。
- 阅读关注点
- 应核对吸收态与均值切换的设定、提议分布和收敛诊断，以及事前与事后实际利率的定义、单位根限制和MA项来源。
- 阅读边界
- 仅依据所给OpenAlex摘要版本；摘要未报告收敛指标或估计数值，且单位根被排除的设定需核对，不能将其直接当作单位根检验结论。
原文摘要
One goal of this article is to develop an efficient Metropolis–Hastings (MH) algorithm for estimating an ARMA model with a regime-switching mean, by designing a new efficient proposal distribution for the regime-indicator variable. Unlike the existing algorithm, our algorithm can achieve reasonably fast convergence to the posterior distribution even when the latent regime-indicator variable is highly persistent or when there exist absorbing states. Another goal is to appropriately investigate the dynamics of the latent ex-ante real interest rate (EARR) in the presence of structural breaks, by employing the econometric tool developed. We show that excluding the theory-implied moving-average terms may understate the persistence of the observed EPRR dynamics. Our empirical results suggest that, even though we rule out the possibility of a unit root in the EARR, it may be more persistent and volatile than has been documented in some of the literature.