Causality versus Serial Correlation: an Asymmetric Portmanteau Test
因果性与序列相关：非对称 Portmanteau 检验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：摘要研究动态模型中的序列交叉相关检验，并分析经济政策不确定性冲击的通胀响应。
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因果性与序列相关：非对称 Portmanteau 检验
- 研究问题
- 在存在遗漏变量的动态线性模型中，如何检验冲击的弱外生性，同时区分遗漏变量预测冲击与过去冲击影响遗漏变量？
- 方法与思路
- 作者构造非对称 Portmanteau 检验，将弱外生性违反与反向因果关系分开，且不要求参数化设定两者的联合动态。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验在原假设下渐近正态；经济政策不确定性应用拒绝弱外生性，控制遗漏变量后估计的通胀响应由负转正。
- 阅读关注点
- 应核对非对称统计量和方差估计如何排除反向依赖、渐近理论的时序条件，以及遗漏变量控制与冲击响应的识别依据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收均未核实；摘要未说明具体变量与正则条件，供给冲击解释仍需核对识别证据。
原文摘要
This paper studies specification testing in dynamic linear models in the presence of omitted variables. The null hypothesis of interest is weak exogeneity: shocks have zero conditional expectation given their own past and the past of omitted variables. Existing tests based on quadratic forms of serial cross-correlations suffer from size distortions because their variance incorporates symmetric dependence in both directions, including causality from past shocks to present omitted variables (inverse causality). This paper proposes an asymmetric Portmanteau test that isolates violations of weak exogeneity from inverse causality, is asymptotically normal under the null, and does not require a parametric specification of the joint dynamics. An empirical application examines the Economic Policy Uncertainty shock series and rejects its weak exogeneity. Addressing this failure by controlling for omitted variables changes the estimated inflation response from negative to positive, suggesting a supply-side shock interpretation.