“ 5月25日下午,美国范德堡大学Atsushi Inoue教授给厦门大学经济学科的学生做了一场题为“DSGE模型的脉冲响应匹配估计(Impulse Response Matching Estimators for DSGE Models)”的讲座。 Inoue教授首先对宏观经济学的CMD估计做了一个概括性的介绍,Inoue教授在此领域同Lutz Kilian教授和Pablo Guerron-Quintana 教授共同做过相关研究。脉冲响应在宏观经济学研究中扮演重要角色,可以通过VAR模型估计,脉冲响应也可以通过DSGE模型得到。然而脉冲响应模型也有一些缺陷,在许多应用中,脉冲响应超出了VAR参数的范围,这些应用导致了脉冲响应结构的联合分布非奇异,标准的渐进结果不再适用。估计DSGE模型结构参数的一个主要方法是基于VAR的脉冲响应匹配估计,对这个估计现有的渐进理论未包括脉冲响应参数个数超过VAR模型的情形,在这种情形下先前的假设条件被违背,我们建立脉冲响应模型匹配的一致性估计,得出它的渐进分布,然后展示如何通过bootstrap法对分布进行估计。我们的分析为权重矩阵的选择带来了思路,并同时包括了对DSGE模型参数的强弱估计。我们还发现在此假设下,为保证贝叶斯推断法的渐进有效性,有必要进行某些特殊的设定。拟合研究表明,我们提出的区间估计在实证中是精确的,我们还发现,用这种方法能影响实证工作的独立性结论。随后,Inoue教授分五个部分分别讲了脉冲响应匹配估计的渐进分布和统计量的过度识别限制、贝叶斯脉冲响应匹配估计的渐进表现、置信集的弱识别、蒙特卡洛拟合检验和实证分析。最后,在场师生就拟合检验的相关过程等共同感兴趣的计量经济学问题与Inoue教授展开讨论并交换了意见。Atsushi Inoue教授,美国范德堡大学经济系教授,宾西法尼亚大学经济学博士,Journal of Econometrics 会士(Fellow),2011年获日本经济学会中原奖,2007年获国际计量经济学权威期刊Econometric Theory颁发的“Econometrics MultaScripsit Award”, 论文主要发表在Econometrica,Journal of Econometrics, Econometric Theory,Journal of the American Statistical Association, Journal of Business and Economic Statistics等国际顶级经济、统计期刊上。