Robuste strukturelle Analyse unter unzureichender theoretischer Information

• Antragsteller: Professor Dr. Helmut Herwartz
• Fachliche Zuordnung: Statistik und Ökonometrie
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 504720211

Die Identifikation struktureller Beziehungen in dynamischen Systemen erfordert in der Regel externe Information (z.B. theoriebasierte Restriktionen, Instrumentvariablen). Eine reichhaltige Literatur zur datenbasierten Identifikation liefert mittlerweile Verfahren zur strukturellen Analyse in Situationen in denen derartige Informationen kaum hinreichen oder generell nicht vorliegen. In diesem Zusammenhang sind Verfahren zu nennen, die Heteroskedastizität oder die stochastische Unabhängigkeit zugrundeliegender struktureller Schocks zur Identifikation ausnutzen. Einige Arbeiten stellen Verfahren zur Detektion unabhängiger Schocks vor, die sich zum Beispiel durch die Strenge der zugrunde liegenden Annahmen unterscheiden. Der sogenannte Pseudo-Maximum-Likelihood Ansatz von Gourieroux, Monfort and Renné (2017) kann hier in dem Sinn hervorgehoben werden, als dass er eine robuste Schätzung des strukturellen Modells auch dann erlaubt, wenn bestimmte Regularitätsbedingungen für den Grad einer möglichen Fehlspezifikation der Likelihoodfunktion erfüllt sind. In der empirischen Praxis dürfte allerdings der tatsächliche Grad der Fehlspezifikation in der Regel unbekannt sein. Basierend auf Verfahren der Kerndichteschätzung entwickeln wir in diesem Projekt einen Maximum-Likelihood Ansatz zur Schätzung struktureller Parameter, der nicht auf parametrischen Verteilungsannahmen beruht. Der Kerndichte-Maximum-Likelihood Ansatz wird dann zum Ausgangspunkt einer Reihe von Modellerweiterungen. Diese erfassen erstens die Modellierung von Änderungen der strukturellen Modellform einerseits in deterministischer Weise und andererseits in der Form eines stochastischen Markov Prozesses. Zweitens ist eine Betrachtung singulärer Systeme beabsichtigt, in denen die Anzahl zugrundeliegender struktureller Schocks kleiner ist als die Systemdimension. Sämtliche Modellerweiterungen werden genutzt, um das Verständnis der strukturellen Effekte auf globalen Ölmärkten zu vertiefen. Von einer Anwendung eines Ensembles der vorgeschlagenen neuen Methoden erwarten wir ein profundes Verständnis von Informationseffekten der Geldpolitik in den USA. Außerdem entwickeln wir ein Softwarepaket, das eine Abschätzung geldpolitischer Schocks in den USA und der Eurozone in Echtzeit ermöglicht.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen