Extracting a robust US business cycle using a time‐varying multivariate model‐based bandpass filter
利用时变多元模型带通滤波提取稳健的美国商业周期AI 解读 ↓
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利用时变多元模型带通滤波提取稳健的美国商业周期
- 研究问题
- 如何从多条美国宏观序列提取允许时变与异方差的共同商业周期，并处理不同序列的相位和幅度差异及周期预测的不确定性？
- 方法与思路
- 作者构建含共同周期的多元不可观测成分模型，允许序列间相位和幅度调整，并以随机波动和混合分布处理扰动的异方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到强调目标商业周期频段的模型带通指标，并比较不同设定的预测；当时首选模型的点预测指向衰退，预测不确定性随期限扩大。
- 阅读关注点
- 应核对周期频段与趋势分解、共同周期的识别、相位调整和波动设定，以及预测起点、样本外比较与不确定性区间的构造。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要；衰退判断属于论文当时的预测，不能视为当前预测。摘要未提供预测评价数值或证明滤波器普遍稳健。
原文摘要
Abstract We develop a flexible business cycle indicator that accounts for potential time variation in macroeconomic variables. The coincident economic indicator is based on a multivariate trend cycle decomposition model and is constructed from a moderate set of US macroeconomic time series. In particular, we consider an unobserved components time series model with a common cycle that is shared across different time series but adjusted for phase shift and amplitude. The extracted cycle can be interpreted as a model‐based bandpass filter and is designed to emphasize the business cycle frequencies that are of interest to applied researchers and policymakers. Stochastic volatility processes and mixture distributions for the irregular components and the common cycle disturbances enable us to account for the heteroskedasticity present in the data. Forecasting results are presented for a set of different specifications. Point forecasts from the preferred model indicate a future recession with the uncertainty over the business cycle growing quickly as the forecast horizon increases. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.