Bayes Estimates of Markov Trends in Possibly Cointegrated Series
可能协整序列中马尔可夫趋势的贝叶斯估计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：摘要围绕消费、收入和投资序列的协整、多元马尔可夫趋势与 VAR 动态建模，直接对应宏观时间序列研究。
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可能协整序列中马尔可夫趋势的贝叶斯估计
- 研究问题
- 美国人均消费与收入在扩张和衰退期增长率不同，是否会影响标准协整分析，以及校正状态变化趋势后是否仍存在协整关系？
- 方法与思路
- 作者建立允许经济状态及变量间增长率不同的多元马尔可夫趋势模型，用 VAR 描述偏离趋势的部分，并通过 MCMC 获取贝叶斯估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，校正多元马尔可夫趋势后，美国人均可支配收入与消费呈现协整关系；在 VAR 中加入人均投资时，也得到这一结果。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对状态转移和趋势设定、校正后协整的判据、VAR 规格，以及这些结果如何用于讨论永久收入假说。
- 阅读边界
- 摘要未说明样本时期、先验、状态识别约束及协整证据强度；其经验结果提示协整关系，尚不足以确认永久收入假说成立。
原文摘要
Stylized facts show that average growth rates of U.S. per capita consumption and income differ in recession and expansion periods. Because a linear combination of such series does not have to be a constant mean process, standard cointegration analysis between the variables to examine the permanent income hypothesis may not be valid. To model the changing growth rates in both series, we introduce a multivariate Markov trend model that accounts for different growth rates in consumption and income during expansions and recessions and across variables within both regimes. The deviations from the multivariate Markov trend are modeled by a vector autoregression (VAR) model. Bayes estimates of this model are obtained using Markov chain Monte Carlo methods. The empirical results suggest the existence of a cointegration relation between U.S. per capita disposable income and consumption, after correction for a multivariate Markov trend. This result is also obtained when per capita investment is added to the VAR.