Local projections, autocorrelation, and efficiency
局部投影、自相关与估计效率AI 解读 ↓
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局部投影、自相关与估计效率
- 研究问题
- 局部投影残差存在自相关时，能否刻画其相关结构并使用一致的 GLS 估计，从而改善通常采用 OLS 的估计效率？
- 方法与思路
- 作者将局部投影的自相关过程写成由 Wold 误差与脉冲响应构成的向量移动平均过程，据此提出一致的 GLS 估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称局部投影的残差自相关可以被校正，且蒙特卡洛模拟显示 GLS 估计局部投影可能带来更高的估计效率。
- 阅读关注点
- 应核对向量移动平均表示的条件、未知协方差结构的可行估计，以及 GLS 一致性与效率改善分别依赖的假设。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能断言 GLS 在所有设定下均优于 OLS；具体条件、模拟结果及版本变化未说明。
原文摘要
It is well known that Local Projections (LP) residuals are autocorrelated. Conventional wisdom says that LP have to be estimated by OLS and that GLS is not possible because the autocorrelation process is unknown and/or because the GLS estimator would be inconsistent. I show that the autocorrelation process of LP can be written as a Vector Moving Average (VMA) process of the Wold errors and impulse responses and that autocorrelation can be corrected for using a consistent GLS estimator. Monte Carlo simulations show that estimating LP with GLS can lead to more efficient estimates.