Keskustelualoite 18/2009

Noncausal vector autoregression
18/2009
Kirjoittaja(t):
Markku Lanne – Pentti Saikkonen
2009. 63 sivua.
Julkaisija:
Suomen Pankki
ISBN:
978-952-462-520-3
(painettu julkaisu)
ISBN:
978-952-462-521-0
(verkkojulkaisu)
ISSN:
0785-3572
(painettu julkaisu)
ISSN:
1456-6184
(verkkojulkaisu)



Lataa julkaisu (1,67 MB)

Tutkimuksessa tarkastellaan ei-kausaalista vektoriautoregressiivistä (VAR) mallia ja sen soveltuvuutta taloudellisten aikasarjojen analysointiin. Ei-kausaalinen VAR-malli ei ole identifioituva normaalisten aikasarjojen tapauksessa, joten mallin soveltaminen vaatii virhetermin ei-normaalisuuden. Tutkimuksessa johdetaan mallin uskottavuusfunktio ja osoitetaan (approksimatiivisen) suurimman uskottavuuden estimaattorin asymptoottinen normaalisuus, kun virhetermin jakauma kuuluu elliptisten jakaumien luokkaan. Samalla perustellaan uskottavuusteorian tavanomaisten testien soveltuvuus. Tutkimuksessa korostetaan ei-kausaalisuuden huomioon ottamisen tärkeyttä empiirisessä taloudellisessa tutkimuksessa. Vaikka ei-kausaalista VAR-mallia vastaakin aina samaa astetta oleva kausaalinen VAR-malli, johtaa kausaalisen mallin käyttäminen oikean ei-kausaalisen mallin asemesta epäoptimaalisiin ennusteisiin ja mahdollisesti virheellisiin johtopäätöksiin. Ei-kausaalisuudella todetaan olevan läheinen yhteys ei-fundamentaalisuuteen eli tilanteeseen, jossa talouden rakenteellisia sokkeja ei voida johtaa kausaalisesta VAR-mallista. Tutkimuksessa esitetty menetelmä kausaalisen ja ei-kausaalisen VAR-mallin erottamiseksi voidaan tulkita testiksi ei-fundamentaalisuudelle. Tätä menetelmää ja ei-kausaalisen VAR-mallin soveltamista havainnollistetaan kahdella esimerkillä, jotka käsittelevät finanssipolitiikan ennakoitavuutta ja korkojen aikarakennetta.