We take a new perspective on identification in structural dynamic models: rather than imposing restrictions, we optimize an objective. This provides new theoretical insights into traditional Cholesky identification. A correlation-maximizing objective yields an Order- and Scale-Invariant Identification Scheme (OASIS) that selects the orthogonal rotation that best aligns structural shocks with their reduced-form innovations. We revisit a large number of SVAR studies and find, across 22 published SVARs, that the correlations between structural and reduced-form shocks are generally high.


翻译:我们对结构动态模型中的识别问题提出了新的视角:不再施加限制,而是优化一个目标函数。这为传统的Cholesky识别方法提供了新的理论洞见。通过最大化相关性的目标函数,我们得到了一种顺序与尺度不变的识别方案(OASIS),该方案选择能使结构冲击与其简化形式创新最佳对齐的正交旋转。我们重新审视了大量SVAR研究,发现在22个已发表的SVAR模型中,结构冲击与简化形式冲击之间的相关性普遍较高。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
12+阅读 · 2021年6月20日
【NAACL2021】信息解缠正则化持续学习的文本分类
专知会员服务
22+阅读 · 2021年4月11日
【NeurIPS2020】可处理的反事实推理的深度结构因果模型
专知会员服务
49+阅读 · 2020年9月28日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation
开放知识图谱
11+阅读 · 2019年2月1日
论文浅尝 | Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic KG
开放知识图谱
36+阅读 · 2018年3月30日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员