新凯恩斯菲利普斯曲线的弱识别检验和稳健估计
外文标题：Weak Identification Tests and Robust Estimates for New Keynesian Phillips Curve
文献类型：期刊
作者：林清泉[1]
机构：[1]中国人民大学财政金融学院
[2]中国人民大学财政金融学院
年：2014
期刊名称：数量经济技术经济研究
卷：31
期：8
页码范围：147-160
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：财政金融学院
语言：中文
人气指数：1
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关键词：新凯恩斯菲利普斯曲线;一般矩估计;弱识别问题;CLR统计量
摘要：对基于GMM大样本统计量的检验和估计,弱识别会带来点估计不一致和置信区间规模不正确的问题。本文讨论了弱识别问题产生的原因、影响、检验和相关弱识别稳健统计量。用Cragg-Donald F统计量对NKPC重新进行了检验,发现的确存在弱识别问题,本文进而对NKPC的参数进行了弱识别稳健的估计,并且用CLR统计量构造了相应规模正确的置信区间。实证表明中国的通货膨胀具有明显的向前和向后行为,而向前行为从数量上来说要大于向后行为的影响,但是向后行为在数量上来说也是不可忽视的;子样本的检验表明通胀的向后行为有增强的趋势。
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