Inference for VARs identified with sign restrictions
符号限制识别的 VAR 模型推断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：摘要直接研究符号限制识别的结构 VAR、结构冲击及其脉冲响应置信带，明确对应 VAR 与局部投影细分中的 VAR 方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
符号限制识别的 VAR 模型推断
- 研究问题
- 当结构 VAR 仅由脉冲响应的符号限制实现集合识别时，如何构造具有频率学覆盖保障的响应置信带？
- 方法与思路
- 作者将符号限制结构 VAR 的推断写成矩不等式问题，据此构造脉冲响应置信带，并在经验应用中比较频率学与贝叶斯结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提供从频率学角度有效的响应置信带方法；经验比较显示，这类置信带可能明显宽于贝叶斯覆盖带。
- 阅读关注点
- 应核对符号限制与矩不等式的对应方式、覆盖目标究竟是参数还是识别集，以及逐点覆盖与同时覆盖如何区分。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，不能推断置信带具有同时覆盖或在所有应用中更宽；有效性条件及经验应用细节未说明。
原文摘要
There is a fast growing literature that set‐identifies structural vector autoregressions (SVARs) by imposing sign restrictions on the responses of a subset of the endogenous variables to a particular structural shock (sign‐restricted SVARs). Most methods that have been used to construct pointwise coverage bands for impulse responses of sign‐restricted SVARs are justified only from a Bayesian perspective. This paper demonstrates how to formulate the inference problem for sign‐restricted SVARs within a moment‐inequality framework. In particular, it develops methods of constructing confidence bands for impulse response functions of sign‐restricted SVARs that are valid from a frequentist perspective. The paper also provides a comparison of frequentist and Bayesian coverage bands in the context of an empirical application—the former can be substantially wider than the latter.