Calculating Joint Confidence Bands for Impulse Response Functions using Highest Density Regions

This paper proposes a new non-parametric method of constructing joint confidence bands for impulse response functions of vector autoregressive models.The estimation uncertainty is captured by means of bootstrapping and the highest density region (HDR) approach is used to construct the bands. A Mont...

Ամբողջական նկարագրություն

Պահպանված է:
Մատենագիտական մանրամասներ
Հրատարակված է:MAGKS - Joint Discussion Paper Series in Economics (Band 16-2016)
Հիմնական հեղինակներ: Lütkepohl, Helmut, Staszewska-Bystrova, Anna, Winker, Peter
Ձևաչափ: Հոդված
Լեզու:անգլերեն
Հրապարակվել է: Philipps-Universität Marburg 2016
Խորագրեր:
Առցանց հասանելիություն:PDF ամբողջական տեքստ
Ցուցիչներ: Ավելացրեք ցուցիչ
Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!
Նկարագրություն
Ամփոփում:This paper proposes a new non-parametric method of constructing joint confidence bands for impulse response functions of vector autoregressive models.The estimation uncertainty is captured by means of bootstrapping and the highest density region (HDR) approach is used to construct the bands. A Monte Carlo comparison of the HDR bands with existing alternatives shows that the former are competitive with the bootstrap-based Bonferroni and Wald confidence regions. The relative tightness of the HDR bands matched with their good coverage properties makes them attractive for applications. An application to corporate bond spreads for Germany highlights the potential for empirical work.
Ֆիզիկական նկարագրություն:40 Seiten
ISSN:1867-3678
DOI:10.17192/es2024.0508