Para Politikası ve uluslararası rezervler - tahmini katsayının yorumlanması


0

Aşağıdaki regresyonumdaki bir katsayıyı yorumlamada bir sorunum var:

Bir olay araştırması analizinin ruhu ile günlük verileri içeren aşağıdaki gerilimi tahmin ediyorum:

$ \ Delta ER_t = \ beta_1 MPS_t + \ beta_2 MPS_t \ Delta Res_ {t '} + \ epsilon_t $

$ \ Delta ER_t $, $ t $ ile gün $ t-1 $ arasındaki kur, $ MPS_t $, $ t $ ve $ \ Delta Res_ {t '} $ zamanındaki para politikası şoku döviz rezervinde para politikası şokunun ardından $ \ textbf {month} $ ile para politikası şokundan önceki $ \ textbf {month} $ (uluslararası rezervlerle ilgili günlük verilerim yok, ancak aylık verilerim var).

Para politikası şoku ile uluslararası rezervlerdeki değişim arasındaki etkileşim terimini $ \ beta_2 $ olarak nasıl yorumlamalıyım? $ \ Delta Res_ {t '} $ bir kurşun değişkeni (şoktan bir ay sonra rezervlerin seviyesi) içerdiğinden açıkça bir nedensellik ortaya çıkmıyor, ancak daha sonra hala ters bir nedensellik etkisi için tartışabilir miyim? Örneğin, $ \ beta_2 $ 'in pozitif ve anlamlı olduğunu tespit edersem, gelecekteki daha büyük uluslararası rezervlerin ($ \ Delta Res $' ı artıran) döviz kuru üzerinde daha büyük etkisi olan para politikası şoklarının bir sonucu olarak ortaya çıktığını iddia edebilir miyim? bugün?


$ \ Delta Res_t $ 'ın müsait olduğunu iddia ederek anlamını anlamaya çalışırdım ve sonra $ t' $ için endişelenirim. Özellikle panel veri setiniz varsa neden $ Res $ seviyesini $ t $ olarak vermeyin.
chan1142

Para politikası şokları ve rezervler arasındaki ilişkiyi modellemek istiyorsanız, neden rezervleri bağımlı değişken olarak kullanmıyorsunuz? Her durumda, dışlama kısıtlamanızı açıkça ifade edemediğiniz ve makul bir şekilde iddia ettiğini iddia edemediğiniz sürece nedensel bir yorumla ikna olmazdım. Genelde makro ayarlarında bu oldukça zordur.
Tobias

Yanıtlar:


1

Hayır, bu bir regresyon modeli. Çıkarım yapamazsın herhangi ondan nedensellik.

En iyi ihtimalle, terimler arasında bir korelasyon olduğu sonucuna varabilirsiniz.

Ancak bu çıkarımın bile tehlikeli olabileceğine dikkat edin. Model terimlerini nasıl elde ettiğinizi, önceliklerinizin ne olduğunu ve verilerin ne olduğunu bilmeden, korelasyonun sahte olup olmadığını söylemek mümkün değildir.


iyi, bir olay çalışmasının tüm amacı, gün içi / günlük verileri kullanarak nedensellik belirlemek; Örneğin, bir% 1 $ 'lık para politikası şokunun FOMC ilanından birkaç saat sonra, aynı tarihte döviz kuru üzerinde $ \ beta_1 $' a eşit bir reaksiyona neden olduğunu söyleyebilirim. Beni rahatsız eden şey, $ \ Delta Res $ 'ın aylık bir veri olması, ancak yine de, günlük para politikası şokuyla etkileşime giriyorum, bu yüzden, eğer önemli bir katsayı bulursam, daha ileri giden bir ilişki kuramıyorum ikisi arasındaki basit korelasyondan daha fazla (yani rezerv değişiklikleri ve döviz kuru).
night_owl89

ayrıca geniş bir panel veri modeli kullanıyorum (20'den fazla ülkeyle)
night_owl89
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.