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himaginaryの日記

2018-05-16

識別仮定が完全に信じられない時の構造ベクトル自己回帰における推定:経済変動における金融政策の役割の再評価

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というNBER論文をジェームズ・ハミルトンらが書いているungated版)。原題は「Inference in Structural Vector Autoregressions When the Identifying Assumptions are Not Fully Believed: Re-evaluating the Role of Monetary Policy in Economic Fluctuations」で、著者はChristiane Baumeister(ノートルダム大)、James D. Hamilton(UCサンディエゴ)。

Reporting point estimates and error bands for structural vector autoregressions that are only set identified is a very common practice. However, unless the researcher is persuaded on the basis of prior information that some parameter values are more plausible than others, this common practice has no formal justification. When the role and reliability of prior information is defended, Bayesian posterior probabilities can be used to form an inference that incorporates doubts about the identifying assumptions. We illustrate how prior information can be used about both structural coefficients and the impacts of shocks, and propose a new distribution, which we call the asymmetric t distribution, for incorporating prior beliefs about the signs of equilibrium impacts in a nondogmatic way. We apply these methods to a three-variable macroeconomic model and conclude that monetary policy shocks were not the major driver of output, inflation, or interest rates during the Great Moderation.

(拙訳)

識別された唯一の組み合わせの構造ベクトル自己回帰について点推定と誤差区間を報告することは、非常に一般的な慣行となっている。しかし、事前情報に基づいてあるパラメータ値が他のパラメータ値より尤もらしいと研究者が納得しない限り、この一般的な慣行は正式な形では正当化できない。事前情報の役割と信頼性が擁護できる場合、ベイズ的な事後確率を用いて、識別仮定に関する疑念を織り込んだ推計を行うことができる。我々は、構造係数およびショックのインパクトについて事前情報をどのように使うかを説明し、ドグマ的でない方法で均衡インパクトの符号に関する事前信念を織り込むため、非対称t分布と名付けた新たな分布を提唱する。我々はこれらの手法を3変数マクロ経済モデルに応用し、大平穏期において金融政策ショックは生産、インフレ、および金利の主な駆動要因ではなかった、と結論する。


この2人の著者の構造VARに関するNBER論文は三本目で、一本目は2014年末にここで紹介した(翌年Econometricaに掲載)。

二本目は昨年末に上げられた「Structural Interpretation of Vector Autoregressions with Incomplete Identification: Revisiting the Role of Oil Supply and Demand Shocks(識別が不完全なベクトル自己回帰の構造解釈:原油の需給ショックの役割再訪)」で、3年前にungated版を出した時にEconbrowserでハミルトン内容を解説している。以下は同論文の要旨。

Traditional approaches to structural vector autoregressions can be viewed as special cases of Bayesian inference arising from very strong prior beliefs. These methods can be generalized with a less restrictive formulation that incorporates uncertainty about the identifying assumptions themselves. We use this approach to revisit the importance of shocks to oil supply and demand. Supply disruptions turn out to be a bigger factor in historical oil price movements and inventory accumulation a smaller factor than implied by earlier estimates. Supply shocks lead to a reduction in global economic activity after a significant lag, whereas shocks to oil demand do not.

(拙訳)

構造ベクトル自己回帰に対する従来のアプローチは、非常に強い事前信念に基づくベイズ推定の特別なケースとして捉えることができる。こうした手法は、識別仮定そのものに関する不確実性を織り込んだ、より制約の少ない定式化によって一般化することができる。我々はそのアプローチを用いて、原油の需給ショックの重要性を再訪する。その結果、過去の原油価格の変動において、供給の混乱は以前の推計が含意していたよりも大きな要因であり、在庫蓄積は小さな要因であることが判明した。供給ショックは有意なラグを以って世界の経済活動の低下をもたらすが、原油需要へのショックはそうした現象をもたらさない。

Econbrowserの解説によると、従来の手法では、構造VARにおいて原油の価格と量の関係から需要ショックと供給ショックを解きほぐすため、例えば1か月などの非常に短期では供給の弾力性はゼロ、という識別仮定を置いていたが、これは非常に強いドグマ的な事前信念を持つベイズ推定として捉え直すことができる、との由。

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