Efficient tests of long‐run causation in trivariate VAR processes with a rolling window study of the money–income relationship
三变量 VAR 过程长期因果关系的有效检验：货币—收入关系的滚动窗口研究AI 解读 ↓
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三变量 VAR 过程长期因果关系的有效检验：货币—收入关系的滚动窗口研究
- 研究问题
- 在存在共同随机趋势、样本期间敏感性和因果延迟时，如何检验三变量 VAR 中货币对实际收入的长期预测因果关系？
- 方法与思路
- 作者提出含一个辅助变量的三变量 VAR 序贯多期限非因果检验策略，并以滚动窗口研究货币、收入及辅助过程的关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该策略同时处理多项检验问题；控制协整后，发现 M1 对实际收入具有显著直接或间接预测因果关系。
- 阅读关注点
- 应核对多期限非因果假说、序贯尺寸界与协整处理，以及辅助变量选择、因果延迟和 M2 在分析中的具体角色。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 版本摘要；未给出检验构造、窗口设置或显著性数值，VAR 预测因果证据不能直接解释为政策因果效应。
原文摘要
Abstract This paper develops a simple sequential multiple‐horizon non‐causation test strategy for trivariate VAR models (with one auxiliary variable). We apply the test strategy to a rolling window study of money supply and real income, with the price of oil, the unemployment rate and the spread between the Treasury bill and commercial paper rates as auxiliary processes. Ours is the first study to control simultaneously for common stochastic trends, sensitivity of test statistics to the chosen sample period, null hypothesis over‐rejection, sequential test size bounds, and the possibility of causal delays. Evidence suggests highly significant direct or indirect causality from M1 to real income, in particular through the unemployment rate and M2 once we control for cointegration. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.