有关伯南克的FAVAR模型几个疑问以及国内引用该模型的几点看法

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收藏 2013-08-21

伯南克（2005）的文献中把联邦基准利率作为Yt，把120个变量中的50个变量（其中包括联邦基准利率在内）设为快速变量，其余70个变量为慢速变量。在文中他一开始指出，关于不可观测Ft的估计方法是，先对120个变量做主成分分析，再对70个慢速变量进行主成分分析，然后再与Yt回归估计出Ft，最后估计出的Ft与Yt进行VAR分析。可是在后面他又提到先把这120个变量做主成分分析，再把70个慢速变量和50个快速变量分别提取因子，然后将快速变量中提取的因子放在Yt后面做VAR分析，请问这里如何估计出不可观测Ft?这里的VAR分析是分析Yt以及快速变量中提取的因子和什么做VAR？
国内看的几篇经济研究和数量经济技术经济研究上有关FAVAR的文章，好像完全脱离了伯南克的思想。其中尹力博的那两篇文章介绍的算比较详细，但是他的做法就是把所有变量分几个方面，分别对每个方面的所有变量进行主成分分析，对提取的因子与快速变量直接进行VAR分析。我不知道这样做是不是合理？但是感觉跟伯南克的方法不一样好像？

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crystal8832

2015-2-6 13:43:13

我所看到的部分论文也仅仅是通过主成分的方法获得公因子，进而用公因子采用VAR估计

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whusuyangdan

2015-7-23 20:14:31

可以参考Boivin,Giannoni & Mihov(2009) Sticky Prices and Monetary Policy Evidence from Disaggregated US Data 发表在AER上的文章，里面不再使用将变量区分快慢变量，其次，国内华科的王少平教授关于FAVAR的文章有比较详细的说明。

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whusuyangdan

2015-7-23 20:29:53

首先将可观测变量从时间序列中剔除，并从剔除可观测变量后的经济变量中提取K 个主成分，然而，由于剔除可观测变量后的大量时间序列依然包含可观测变量的信息，因此提取的K个主成成分富含可观测的信息。如果直接将它代用于FAVAR模型的第一个式子求出不可观测变量，那么可观测变量与主成分因子（可观测变量与不可观测变量组成的Ct）构成的VAR 系统中使用递归识别方法将是不可靠的。因为递归识别要求可观测变量中的冲击不会对不可观测变量产生同期影响，也就是要求不可观测变量不存在与可观测变量中的相依性。
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