Econometrics issues in forward-looking monetary models
Notice bibliographique
Résumé
Recently, single equation approaches for estimating structural models have become popular in the monetary economics literature. In particular, single-equation Generalized Method Moments estimators have been used for estimating forward-looking models with rational expectations. Two important examples are found in Clarida, Gali, and Gertler (1998) for the estimation of forward- looking Taylor rules and in Gali and Gertler (1999) for the estimation of a forward-looking model for inflation dynamics. In this thesis, we address the issues of identification which have been overlooked due to the incompleteness of the single-equation formulations. We provide extensions to existing results on the properties of GMM estimators and inference under weak identification, pertaining to situations in which only functions of the parameters of interest are identified, and structural residuals exhibit negative autocorrelation. We also characterize the power of the Hansen test to detect mis specification, and address the issues arising from using too many irrelevant instruments as well as from general corrections for residual autocorrelation, beyond what is implied by the maintained model. In general, we show that the non-modelled variables cannot be weakly exogenous for the parameters of interest, and that they are informative about the identification and mis-specification of the model. Modelling the reduced form helps identify pathological situations in which the structural parameters are weakly identified and the GMM estimators are inconsistent and biased in the direction of OLS.We also ¯nd the OLS bias to be increasing in the number of over-identifying instruments, even when the latter are irrelevant, thus demonstrating the dangers of using too many potentially irrelevant instruments. Finally, with regards to the "New Phillips curve", we conclude that, for the US economy, this model is either un-identified or mis-specified, casting doubts on its utility as a model of in°ation dynamics.
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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 | 0,015 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».