A Statistically Identified Structural Vector Autoregression with Endogenously Switching Volatility Regime
具有内生波动率状态切换的统计识别结构向量自回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有内生波动率状态切换的统计识别结构向量自回归
- 研究问题
- 研究条件协方差内生切换的结构 VAR 如何识别冲击，以及完整统计识别条件不成立时怎样识别部分冲击。
- 方法与思路
- 作者通过同时对角化约化式误差协方差矩阵识别冲击，并提出结合冲击影响矩阵符号与零限制的条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称美国紧缩货币政策冲击使产出持续呈驼峰式下降，价格永久下降但短期存在惯性，并提供配套 R 包。
- 阅读关注点
- 应核对状态切换的内生机制、完整与部分识别条件，以及货币政策应用中统计信息和经济限制分别起什么作用。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，无法判断识别限制及响应显著性的稳健性，也不能推断后续刊本变化。
原文摘要
We introduce a structural vector autoregressive model with endogenously switching conditional covariance matrix.The structural shocks are identified by simultaneously diagonalizing the reduced form error covariance matrices.It is not, however, always clear whether the condition for the full statistical identification is satisfied, and its validity is difficult to justify formally.Therefore, we provide general sets of conditions, that allow to combine sign and zero restrictions on the impact matrix, for identifying a subset of the shocks when the condition for statistical identification of the model fails.In an empirical application to the effects of the U.S. monetary policy shock, we find that a contractionary monetary policy shock significantly decreases output in a persistent hump-shaped pattern.Prices decrease permanently, but there is short-run inertia in their response.The accompanying R package gmvarkit provides a comprehensive set of tools for numerical analysis of the model.