摘要翻译：
在许多宏观经济应用中，脉冲响应的置信区间是通过忽略协整秩不确定性的水平估计VAR模型来构造的。我们调查忽视这种不确定性的后果。本文采用了几种处理模型不确定性的方法，并指出了它们的不足之处。本文提出了一种新的模型可信加权推理(WIMP)方法，该方法以数据驱动的方式考虑了秩的不确定性。在仿真中，WIMP的性能优于所有其他方法，提供的区间对秩不确定性是鲁棒的，但不会过于保守。通过重新评估财政政策冲击的影响，我们还研究了等级不确定性对应用宏观经济分析的潜在影响。
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英文标题：
《Inference for Impulse Responses under Model Uncertainty》
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作者：
Lenard Lieb and Stephan Smeekes
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最新提交年份：
2019
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Methodology        方法论
分类描述：Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计，调查，模型选择，多重检验，多元方法，信号和图像处理，时间序列，平滑，空间统计，生存分析，非参数和半参数方法
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英文摘要：
  In many macroeconomic applications, confidence intervals for impulse responses are constructed by estimating VAR models in levels - ignoring cointegration rank uncertainty. We investigate the consequences of ignoring this uncertainty. We adapt several methods for handling model uncertainty and highlight their shortcomings. We propose a new method - Weighted-Inference-by-Model-Plausibility (WIMP) - that takes rank uncertainty into account in a data-driven way. In simulations the WIMP outperforms all other methods considered, delivering intervals that are robust to rank uncertainty, yet not overly conservative. We also study potential ramifications of rank uncertainty on applied macroeconomic analysis by re-assessing the effects of fiscal policy shocks.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1709.09583