Testing Present Value Models of the Current Account: A Cautionary Note
Notice bibliographique
Résumé
Following Campbell (1987) and Campbell and Shiller (1987), many papers have evaluated the intertemporal approach to the current account by testing restrictions on a Vector Autoregression (VAR). The attractiveness of the Campbell-Shiller methodology is that it is thought to be immune to omitted information. This paper uses results from Hansen and Sargent (1991a) and Quah (1990) to show that this is not true in certain (empirically plausible) situations. In particular, it is shown that if fundamentals are driven by unobserved (to the econometrician) permanent and transitory components, then the theoretical restrictions of a standard Present Value model of the current account might not be testable with a VAR. This is because the theoretical moving average representation can turn out to be noninvertible. This implies that observed data, including the current account, do not reveal the underlying shocks to agents’ information sets. ; These results are potentially relevant given the results of several recent papers which claim that current accounts are ‘excessively volatile’. I provide a simple example in which a researcher employing the Campbell-Shiller methodology is tricked into thinking the current account responds excessively to shocks when in fact the data are consistent with the theory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,074 | 0,427 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».