Determining the Number of Primitive Shocks in Factor Models
因子模型中原始冲击数量的确定AI 解读 ↓
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因子模型中原始冲击数量的确定
- 研究问题
- 宏观经济波动是否由少数原始冲击驱动？作者将冲击数对应于大规模数据中的动态因子数，研究如何确定这一数量。
- 方法与思路
- 作者对主成分法提取的静态因子估计 VAR，再检验残差协方差或相关矩阵的特征值是否落入反映抽样误差的渐近收缩界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法无需估计动态因子即可确定冲击数，并厘清动态与静态因子的关系；作者还将其用于大量宏观时间序列。
- 阅读关注点
- 应核对动态因子与静态因子的对应条件、静态因子数及 VAR 阶数如何选取，以及特征值阈值的构造与有限样本表现。
- 阅读边界
- 摘要未给出因子结构的具体限制、阈值公式或实证冲击数，因而无法仅据摘要判断方法的适用范围和宏观冲击的经济含义。
原文摘要
A widely held but untested assumption underlying macroeconomic analysis is that the number of shocks driving economic fluctuations, q, is small. In this article we associate q with the number of dynamic factors in a large panel of data. We propose a methodology to determineq without having to estimate the dynamic factors. We first estimate a VAR in r static factors, where the factors are obtained by applying the method of principal components to a large panel of data, then compute the eigenvalues of the residual covariance or correlation matrix. We then test whether their eigenvalues satisfy an asymptotically shrinking bound that reflects sampling error. We apply the procedure to determine the number of primitive shocks in a large number of macroeconomic time series. An important aspect of the present analysis is to make precise the relationship between the dynamic factors and the static factors, which is a result of independent interest.