新凯恩斯菲利普斯曲线的弱识别检验和稳健估计

发布时间：2017-08-14 12:33

  本文关键词：新凯恩斯菲利普斯曲线的弱识别检验和稳健估计

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【摘要】：对基于GMM大样本统计量的检验和估计,弱识别会带来点估计不一致和置信区间规模不正确的问题。本文讨论了弱识别问题产生的原因、影响、检验和相关弱识别稳健统计量。用Cragg-Donald F统计量对NKPC重新进行了检验,发现的确存在弱识别问题,本文进而对NKPC的参数进行了弱识别稳健的估计,并且用CLR统计量构造了相应规模正确的置信区间。实证表明中国的通货膨胀具有明显的向前和向后行为,而向前行为从数量上来说要大于向后行为的影响,但是向后行为在数量上来说也是不可忽视的;子样本的检验表明通胀的向后行为有增强的趋势。
【作者单位】： 中国人民大学财政金融学院;
【关键词】： 新凯恩斯菲利普斯曲线 一般矩估计 弱识别问题 CLR统计量
【分类号】：F249.1;F821.5
【正文快照】： 引言目前货币政策分析的工具主要是DSGE(Dynamic Stochastic General Equilibrium)模型。基本的DSGE模型由新凯恩斯菲利普斯曲线(New Keynesian Phillips Curve,NKPC)、动态IS曲线和一个货币规则构成。NKPC可以作为DSGE结构性方程中的一个用全信息方法(似然估计或者贝叶斯方法

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