K -state switching models with time-varying transition distributions—Does loan growth signal stronger effects of variables on inflation?
时变转移分布的多状态切换模型：贷款增长与通胀关系AI 解读 ↓
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时变转移分布的多状态切换模型：贷款增长与通胀关系
- 研究问题
- 如何估计多状态马尔可夫切换模型的时变转移分布，并用贷款增长影响状态转移的设定分析欧元区通胀关系？
- 方法与思路
- 作者提出两种贝叶斯抽样方案，通过数据增广将非线性非正态的 logit 转移模型转为线性正态模型，并结合随机排列抽样。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称随机效用差的部分表示与随机排列抽样具有最高抽样效率，定义平衡状态持续性的协变量阈值，并展示菲利普斯曲线应用。
- 阅读关注点
- 应核对效率比较的范围和指标、转移分布与阈值的定义，以及贷款增长影响状态转移如何对应题名中的通胀效应问题。
- 阅读边界
- 所给版本为 RePEc 收录的出版社摘要；未给出先验、效率数值或贷款增长的实证结论，不能由题名推断答案或刊本变化。
原文摘要
Two Bayesian sampling schemes are outlined to estimate a time-varying Markov switching transition distribution. Using data augmentation transforms the non-linear, non-normal logit transition model into a linear-normal one. A partial representation of the difference in random utility model in combination with random permutation sampling provides highest sampling efficiency. The level of the covariate in the transition distribution which balances the persistence across states is defined to be the threshold level. For illustration, we estimate a two-pillar Phillips curve for the euro area, in which loan growth affects the transition distribution.