StataNow較新之工具變量局部投影IRFs

時間：2024-10-23

作者：北京天演融智軟件有限公司

Stata2024.10.21知乎

使用新的ivlpirf命令，您可以使用局部投影來估計動態(tài)因果效應的同時考慮到內生性。該命令現(xiàn)在是StataNow?的一部分。

局部投影是一種估計動態(tài)因果效應的方法，它能衡量一個變量的沖擊隨時間變化對一個或多個結果的影響。這些因果效應也被稱為結構性IRFs。

如果我們感興趣的沖擊是內生變量呢？IRFs的估計必須考慮到內生性。當有可用的工具時，工具變量局部投影法可以理清因果關系。

示例

我們有1969年至2019年美國工業(yè)生產(chǎn)增長、通貨膨脹和利率的月度數(shù)據(jù)。

我們感興趣的是利率（fedfunds）意外上升對工業(yè)生產(chǎn)增長(ip_growth)和通貨膨脹(inflation)的影響。我們擔心利率具有內生性：利率的變化影響其他經(jīng)濟變量，但利率本身也會對這些經(jīng)濟變量作出反應。我們需要考慮到這種潛在的內生性，以可靠地估計利率沖擊的影響；工具變量法能讓我們做到這一點。

我們有一種工具，money_inst，可以隔離利率的外生變化。我們可以使用新的ivlpirf命令來估計利率上升對工業(yè)生產(chǎn)增長響應的影響的結構性IRFs，使用money_inst作為利率內生脈沖變化（d.fedfunds）的工具：

輸出表顯示了影響時的IRF系數(shù)（(labeled --.）和干預后的四個時期的IRF系數(shù)（標記為 F1.~ F4.)。當IRF系數(shù)為0.39時，我們可以看到工業(yè)生產(chǎn)增長對經(jīng)濟的影響，但我們沒有證據(jù)表明這種影響不等于零。利率變化對工業(yè)生產(chǎn)的影響可能需要一段時間才能顯現(xiàn)出來，因此我們可能需要較長的時間來觀察其影響。根據(jù)影響將利率反應標準化為1。利率以變化（D.fedfunds）的形式進入模型，因此fedfunds的后續(xù)系數(shù)也是變化的。受基礎建設的影響，利率的變化會上升1個百分點，隨后在同一方向上變化1.48個百分點，以此類推。

上面的估計顯示了以變量單位表示的IRFs——在本示例中是增長率。我們可能還對累積響應感興趣，它可以解釋為變量水平的變化，也可以通過對增長率的響應求和來計算。

Ivlpirf通過累積選項支持這種計算。我們*帶有累積選項的ivlpirf來報告累積IRFs。我們還同時計算了對兩個響應變量（ip_growth和inflation）的影響。

系數(shù)表現(xiàn)在也會顯示在累積的IRFs。它們可以被解釋為工業(yè)生產(chǎn)（而不是工業(yè)生產(chǎn)增長）、價格（而不是價格通脹）和利率（而不是利率變化）對沖擊的反應。

讓我們使用step()選項來估計3年（36個月）的響應，而不是僅估計默認的4個月的響應。我們將使用irf命令將它們繪制成圖表，而不是在ivlpirf的輸出表中查看所有這些累積 IRF。

在*四行中，請注意我們*了csirf統(tǒng)計量，它要求累積結構IRFs。所得圖表繪制了工業(yè)生產(chǎn)、價格水平和利率的路徑。

每個面板顯示一個變量的累積響應。左上角的面板顯示了利率對利率變化沖擊的反應：利率上升并保持在高位大約一年，然后回到其長期水平。右上方的面板顯示了通貨膨脹的累積響應，即價格水平的響應。在沖擊后的頭兩年，價格變化不大，但在沖擊后的*三年，價格反應就會變成負值。左下角的面板顯示了工業(yè)生產(chǎn)的反應，在沖擊后的**年沒有太大變化，但在*二年變?yōu)樨撝?，兩年后達到了-4%左右的低谷。

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