Identification and Estimation of Non-Gaussian Structural Vector Autoregressions

Näytä kaikki kuvailutiedot



Pysyväisosoite

http://hdl.handle.net/10138/175471

Lähdeviite

Lanne , M , Meitz , M & Saikkonen , P 2017 , ' Identification and Estimation of Non-Gaussian Structural Vector Autoregressions ' , Journal of Econometrics , vol. 196 , no. 2 , pp. 288-304 . https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2016.06.002

Julkaisun nimi: Identification and Estimation of Non-Gaussian Structural Vector Autoregressions
Tekijä: Lanne, Markku; Meitz, Mika; Saikkonen, Pentti
Tekijän organisaatio: Department of Political and Economic Studies (2010-2017)
Economics
Helsinki Center of Economic Research (HECER) 2010-2012
Financial and Macroeconometrics
Helsinki Centre of Economic Research (HECER), alayksikkö 2013-2021
Department of Mathematics and Statistics
Päiväys: 2017-02
Kieli: eng
Sivumäärä: 17
Kuuluu julkaisusarjaan: Journal of Econometrics
ISSN: 0304-4076
DOI-tunniste: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2016.06.002
URI: http://hdl.handle.net/10138/175471
Tiivistelmä: Conventional structural vector autoregressive (SVAR) models with Gaussian errors are not identified, and additional identifying restrictions are needed in applied work. We show that the Gaussian case is an exception in that a SVAR model whose error vector consists of independent non-Gaussian components is, without any additional restrictions, identified and leads to essentially unique impulse responses. Building upon this result, we introduce an identification scheme under which the maximum likelihood estimator of the parameters of the non-Gaussian SVAR model is consistent and asymptotically normally distributed. As a consequence, additional economic identifying restrictions can be tested. In an empirical application, we find a negative impact of a contractionary monetary policy shock on financial markets, and clearly reject the commonly employed recursive identifying restrictions.
Avainsanat: 112 Statistics and probability
511 Economics
Vertaisarvioitu: Kyllä
Tekijänoikeustiedot: cc_by_nc_nd
Pääsyrajoitteet: openAccess
Rinnakkaistallennettu versio: publishedVersion


Tiedostot

Latausmäärä yhteensä: Ladataan...

Tiedosto(t) Koko Formaatti Näytä
1_s2.0_S0304407616301828_main.pdf 699.1KB PDF Avaa tiedosto

Viite kuuluu kokoelmiin:

Näytä kaikki kuvailutiedot