Estimating shocks and impulse response functions
冲击与脉冲响应函数的估计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：摘要明确在协整 VAR 中研究冲击识别和脉冲响应，并允许平稳与非平稳变量，支持 VAR 与时间序列方向。
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冲击与脉冲响应函数的估计
- 研究问题
- 在变量可分内生与外生、协整关系满足特定数量和结构条件时，能否不再施加短期或扰动协方差限制而识别冲击？
- 方法与思路
- 作者在协整 VAR 中利用已识别且含外生变量的协整向量研究冲击识别，讨论长期参数已知时的 OLS 估计并扩展变量类型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所列条件下无需额外短期或协方差限制即可识别冲击；长期参数已知时可用 OLS，美国基准应用未发现流动性效应。
- 阅读关注点
- 应核对内外生分类的含义、协整关系数等于内生变量数的条件，以及长期参数已知与需要估计时推断有何不同。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断完整识别条件与脉冲响应不确定性的处理；单一应用未发现效应不能否定其他设定。
原文摘要
Abstract This paper examines the issue of how to identify the shocks in a cointegrated VAR when the following assumptions are made: the variables can be classified as endogenous or exogenous, there are as many cointegrating relations as endogenous variables, the cointegrating vectors are identified and they contain at least one exogenous variable. It is shown that with these assumptions it is possible to identify the shocks without the use of further restrictions on the covariance matrix of the disturbances or the short‐run dynamics. If the long‐run parameters are known the whole model can be estimated by OLS. The analysis is extended to allow the VAR to have both stationary and non‐stationary variables. An illustration of the method is provided using the traditional benchmark VAR model involving US data on output, prices, interest rates and money. A liquidity effect is not found using this VAR methodology. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.