Long Run Risk in Stationary Structural Vector Autoregressive Models

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Christian Gourieroux, Joann Jasiak

Ngôn ngữ: eng

Ký hiệu phân loại: 003.76 Stochastic systems

Thông tin xuất bản: 2022

Mô tả vật lý:

Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí

ID: 194464

Comment: 58 pages, 10 figuresThis paper introduces a local-to-unity/small sigma process for a stationary time series with strong persistence and non-negligible long run risk. This process represents the stationary long run component in an unobserved short- and long-run components model involving different time scales. More specifically, the short run component evolves in the calendar time and the long run component evolves in an ultra long time scale. We develop the methods of estimation and long run prediction for the univariate and multivariate Structural VAR (SVAR) models with unobserved components and reveal the impossibility to consistently estimate some of the long run parameters. The approach is illustrated by a Monte-Carlo study and an application to macroeconomic data.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH