Just read the US Economics Analyst, the weekly publication by Goldman about the US. Most readers would agree w me it's one of the best market research out there, or at least agree that any European research, or that Deutsche's Lavorna's mumbles about the US, are much worse.
But this week piece, by some fellow called Dawsey, deserves mentioning. He estimates a VAR to measure the impact of the mortgage rate hike over the economy, and just assumes away the endogeneity problem.
I'm sure it would make Pastore proud. But I ask my bro X to put it on the list. Or maybe make a list of the "10 more endogenous economist" including all the schmucks who think endogeneity is not a big problem, that in the end is not quantitatively important and that measuring exercises are useful even when they are obviously flawed.
Não entendi seu ponto. Se ele está estimando um VAR ele está estimando uma forma reduzida, e assim está livre do problema de endogeneidade. Se ele interpreta os resultados do VAR como uma forma estrutural está cometendo um erro, mas não de endogeneidade.
ResponderExcluira frase: "está livre do problema de endogeneidade" nao eh muito boa. a nao ser que voce tenha um modelo estrutural, ou uma estrategia empirica de identificacao muito da hora, voce NUNCA esta livre dele
ExcluirThe mistake of doing an impulse response in a VAR that was not identified is the same of forgetting endogeneity
ResponderExcluirSe ele está interpretando a irf de um var não-estrutural não é preciso discutir a identificação do sistema, já que é apenas uma interpretação estatística (não-estrutural) da relação temporal.
ResponderExcluirSe a ele está estimando um var estrutural, ou se está usando um var não-estrutural para fazer inferência sobre parâmetros estruturais você tem razão. Ele precisaria de identificação apenas para recuperar os parâmetros estruturais a partir da forma reduzida.
anonimo falou coisas corretas;
ResponderExcluirmas acho que o ponto do antoninho eh apenas esse: querer saber o que ocorre com o pib dando-se um choque numa eqcao da taxa do mortgage onde o choque eh uma mistureba nao-identificavel de coisas, e dizer a partir daí que pib cresce menos, é bem foda
Ok, mas se ele está estimando um var não-estrutural, com o modelo corretamente especificado, não existem problemas de identificação ou endogeneidade por definição. O ponto principal da estimação de var em forma reduzida é justamente evitar os problemas de endogeneidade.
ResponderExcluirConcordo que para obter uma conclusão estrutural ("teórica") é necessário impor restrições de identificação na presença de variáveis contemporâneas. Mas critiquem o cara pelo motivo correto.
Pela mãe do guarda! Quanta baboseira junta! Ainda bem que está sendo escrito de forma anônima, pq nao queima o filme de quem realmente acha que função de impulso resposta pode ser feita em um modelo não identificado, e que identificação e endogeneidade são coisas distintas!!!!
ResponderExcluirA Vera Fava ainda está na FEA? Pq no fundo, é o único curso relevante na graduação e que evita esse tipo de merda.
Eu não disse que identificação e endogeneidade são coisas separadas. Se você está em um modelo estrutural obviamente precisa obedecer condições de ordem, posto, etc para obter identificação em relação as variáveis endógenas do sistema.
ResponderExcluirMas se você está em um var não estrutural, todas as variáveis explicativas são lags, e assim são exógenas por definição. E nesse caso, esse sistema, que é uma forma reduzida, é identificado no sentido de Rothemberg (1978), Econometrica.
Obviamente é possível fazer função de impulso resposta neste sistema em forma reduzida, e é exatamente o fato que a forma reduzida não sofre de problemas de identificação ou endogeneidade que é a vantagem de vars não estruturais. Dá uma lidinha no Sims (1980) para entender isso. Obviamente não dá para interpretar isso como um choque estrutural, que é o ponto do que Carlos Eduardo tentou colocar e acho que é o que Antoninho quiz dizer.
Se você acha que só é possível fazer irf em modelo estrutural, está precisando voltar para o curso de séries temporais, e entender que a irf é a função dos multiplicadores dinâmicos do sistema, que obviamente estão definidos em uma forma reduzida.
We all know VARs in reduced form can be used for forecasting, without any problem. I guess what I don't understand is what you mean by "interpretar the IRF de forma não estrutural (ou estatística)". What would be the point of doing this?
ResponderExcluirBy the way, as usual, it would help if instead of anonymous you guys could chose a pseudonym
Quando alguém dá carteirada usando o Sims 1980, é porque a coisa ficou feia. Analisar uma FRI de VAR sem esquema de identificação é idêntico a rodar regressão com variáveis endógenas via OLS. O computador aceita, as fórmulas estão corretas, mas o resultado não serve para nada. Inclusive, o próprio Sims diz isso no famoso artigo de 1980 que está sendo utilizado para separar homens de meninos.
ResponderExcluirAbs,
Genta
Oh, Genta, você foi bem nessa hein, engraçadinho e consistente
ExcluirFernando
ExcluirCarteirada? É o artigo que propos o método de var em forma reduzida, justamente para evitar os problemas de endogeneidade e identificação incorreta que existiam nos modelos estruturais de larga escala. E obviamente não é a mesma coisa que rodar ols para um modelo com endogeneidade, já que nesse caso a estimação com variáveis endógenas é inconsistente e você está não está estimando o parâmetro de interesse.
Como eu coloquei desde o começo, se o interesse é em uma interpretação estrutural não pode utilizar um var de forma reduzida.
Então, como o Fábio escreveu acima, se o objetivo for apenas forecast, realmente você pode usar apenas a forma reduzida. Contudo, se você quiser avaliar o impacto de uma variável na outra (ou seja, a função de impulso resposta), você necessariamente precisa da forma estrutural. Por definição, para avaliar a dinâmica que sucede um choque estrutural, você precisa do modelo estrutural. Nem que você chame de modelo estrutural a decomposição de choleski, mas ainda assim precisa disso. Abs
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