[論文レビュー] Instrumental Variable Identification of Dynamic Variance Decompositions

Mikkel Plagborg‐Møller, Christian K. Wolf|arXiv (Cornell University)|Nov 2, 2020

Monetary Policy and Economic Impact参考文献 35被引用数 62

ひとこと要約

本稿は、外部の道具変数に測定誤差が含まれる動的マクロ経済モデルにおける分散分解の同定化のための道具変数（IV）手法を開発する。測定誤差が存在する場合、追加の仮定がなければ、道具変数化されたショックの分散寄与度は鋭い境界を有する区間同定となることが示され、回復可能性（recoverability）の仮定のもとでは点同定が達成される。米国インフレーションに応用した結果、1990年以降、金融政策ショックのインフレーション分散への寄与度は最大で8%にとどまり、従来のSVARの結果に疑問を呈する。

ABSTRACT

Macroeconomists increasingly use external sources of exogenous variation for causal inference. However, unless such external instruments (proxies) capture the underlying shock without measurement error, existing methods are silent on the importance of that shock for macroeconomic fluctuations. We show that, in a general moving average model with external instruments, variance decompositions for the instrumented shock are interval-identified, with informative bounds. Various additional restrictions guarantee point identification of both variance and historical decompositions. Unlike SVAR analysis, our methods do not require invertibility. Applied to U.S. data, they give a tight upper bound on the importance of monetary shocks for inflation dynamics.

研究の動機と目的

• 外部の道具変数に測定誤差が含まれる場合の分散分解の同定化の欠如に対処すること。
• 可逆性を要件としない移動平均モデルにおいて、道具変数化されたショックの分散寄与度の鋭い境界を提供すること。
• 分散および歴史的分解の点同定が可能となる条件を確立すること。
• 応用研究者に実装可能な推論フレームワークを構築し、信頼区間を提供すること。

提案手法

• 道具変数化されたショックを動的測定誤差モデルとしてモデル化し、マクロ変数と道具変数の2次モーメントを用いる。
• 観察された自己共分散を用いて、道具変数の信号対雑音比の鋭い下限および上限を導出する。
• 回復可能性仮定（すなわち、ショックが観察変数のすべてのラグおよびリードを含む空間に属する）を課して、点同定を達成する。
• マクロ変数と道具変数の簡素化されたVARを用いて2次モーメントを推定する。
• Imbens-Manski（2004）の信頼区間手順を用いて、境界および点推定値の漸近的有効な信頼区間を構築する。
• Granger因果性に基づく可逆性の事前検定を用いた、推論のためのコードスイートを開発する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 測定誤差を伴う外部道具変数が、動的モデルにおける構造的ショックの真の分散寄与度をどの程度同定できるか。
• RQ2 測定誤差が存在する状況で、道具変数化されたショックの分散分解に対する鋭い境界は何か。
• RQ3 測定誤差が存在する状況で、分散および歴史的分解の点同定が可能となる条件は何か。
• RQ4 モデルの最も強い検証可能な帰結を活用した可逆性の事前検定を構築できるか。
• RQ5 実応用において、境界および点推定値は標準的なSVARに基づく推定値とどのように比較されるか。

主な発見

• 追加の制約がなければ、道具変数化されたショックの分散寄与度は、情報豊かな鋭い境界を有する区間同定となる。
• 下限は、道具変数を完全な代理変数（測定誤差ゼロ）として扱う場合に対応し、上限は観察されたデータの共動きに整合する最大の妥当な信号対雑音比を反映する。
• 回復可能性仮定（すなわち、ショックが観察変数のすべてのラグおよびリードによって張られる空間に属する）のもとでは、分散および歴史的分解の両方が点同定される。
• 米国インフレーションダイナミクスにおける金融政策ショックの予測分散寄与度の90%信頼区間は、1990年以降のすべての予測期間で8%を超える値を除外する。
• データは1990年以降に顕著な非可逆性が存在することを示しており、標準的なSVAR-IV推定値の妥当性を揺るがす。
• 提案された可逆性の事前検定は、モデルの最も強い検証可能な帰結を効果的に活用していることが示された。