Identifikation und Inferenz in strukturellen vektorautoregressiven Modellen

• Antragsteller: Professor Dr. Ralf Brüggemann
• Fachliche Zuordnung: Statistik und Ökonometrie
• Förderung: Förderung seit 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 411824667

Dieses Projekt analysiert neue Methoden zur Identifikation und Inferenz in strukturellen vektorautoregressiven (SVAR) Modellen. SVAR-Modelle werden in der empirischen Wirtschaftsforschung häufig benutzt, um die gemeinsame Dynamik vektorieller Zeitreihen zu modellieren und die gesamtwirtschaftlichen Auswirkungen ökonomischer Schocks (z.B. von geldpolitischen Schocks) zu untersuchen. Das Projekt wird den Werkzeugkoffer für Anwender der SVAR-Modellklasse mit neuen und theoretisch fundierten Methoden erweitern. Dieses Ziel ist von hoher praktischer Relevanz, da SVAR-Modelle in der angewandten Makroökonomik und der Finanzwirtschaft sehr oft für die Politikanalyse benutzt werden. Einige der bei Praktikern beliebten Methoden sind aber theoretisch noch nicht hinreichend erforscht bzw. für die vorliegenden Fragestellungen nicht geeignet. Dieses Projekt entwickelt daher die Methoden für die strukturelle Analyse multipler Zeitreihen weiter.Der erste Teil des Projekts fokussiert sich auf die Identifikation struktureller (ökonomischer) Schocks. Bisher benutzte Methoden zur Identifikation basieren oftmals auf Restriktionen aus der ökonomischen Theorie, die in vielen Fällen nicht anhand von Daten überprüft werden können. Daher werden neue und alternative Methoden zur Identifikation entwickelt und analysiert. Die Analyse konzentriert sich dabei auf Methoden, die verschiedene Identifikationsstrategien miteinander kombinieren.Strukturelle Impuls-Antwort-Folgen stellen eine zentrale Größe innerhalb einer SVAR-Analyse dar. Im zweiten Projektteil untersuchen wir daher verschiedene Inferenzmethoden für strukturelle Impuls-Antwort-Folgen. Dazu gehört die Entwicklung verbesserter Projektionsschätzer zusammen mit valider Inferenz für Impuls-Antworten. Zudem wird die Bootstrap-Inferenz für strukturelle VAR-Modelle mit kointegrierten Zeitreihen und heteroskedastischen Fehlertermen entwickelt und theoretisch untersucht. Es wird weiterhin erforscht, wie eine valide Inferenz in FAVAR-Modellen die existierende Schätzunsicherheit adäquat abbilden kann.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen