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Enregistrement W4229014660 · doi:10.24149/wp2205

When Do State-Dependent Local Projections Work?

2022· article· en· W4229014660 sur OpenAlexafffund
Śılvia Gonçalves, Ana María Herrera, Lutz Kilian

Notice bibliographique

RevueFederal Reserve Bank of Dallas, Working Papers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaEmory University
Mots-clésImpulse responseState variableEconometricsEstimatorAutoregressive modelApplied mathematicsMathematicsImpulse (physics)EndogeneityState dependentShock (circulatory)State (computer science)Consistency (knowledge bases)State vectorConditional expectationStatisticsMathematical economicsAlgorithmMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many empirical studies estimate impulse response functions that depend on the state of the economy. Most of these studies rely on a variant of the local projection (LP) approach to estimate the state-dependent impulse response functions. Despite its widespread application, the asymptotic validity of the LP approach to estimating state-dependent impulse responses has not been established to date. We formally derive this result for a structural state-dependent vector autoregressive process. The model only requires the structural shock of interest to be identified. A sufficient condition for the consistency of the state-dependent LP estimator of the response function is that the first-and second-order conditional moments of the structural shocks are independent of current and future states, given the information available at the time the shock is realized. This rules out models in which the state of the economy is a function of current or future realizations of the outcome variable of interest, as is often the case in applied work. Even when the state is a function of past values of this variable only, consistency may hold only at short horizons.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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