Yerel Projeksiyonlar
Local Projections Impulse Response Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: LP-IR, Multi-horizon regression
Yerel Projeksiyonlar (LP), VAR modeli spesifikasyonunu atlayarak, dürtü tepkilerini doğrudan çok ufuklu regresyonlar aracılığıyla tahmin etmek için kullanılan yarı-parametrik bir yöntemdir. Jorda (2005) tarafından tanıtılan bu yöntem, çıktıları h dönem ileride, mevcut şoklara ve gecikmelere yansıtarak, belirli bir gecikme yapısı veya VAR sırası varsaymadan dürtü-tepki fonksiyonları üretir. Bu esneklik, onu uygulanan makroekonomide politika etkilerini ve şok iletimini ölçmek için baskın yaklaşım haline getirmiştir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Tanımlanmış şoklara (örneğin, para politikası sürprizleri, mali şoklar, petrol fiyatı şokları) dürtü tepkilerini tahmin ederken yerel projeksiyonları kullanın. Özellikle VAR gecikme sırası belirsiz olduğunda, parametrik VAR varsayımları ihlal edilebileceğinde veya tanımlama varsayımları hakkında şeffaflık gerektiğinde kullanışlıdır. Standart hata kümelenmesine dikkatli bir şekilde özen gösterilmesini gerektirir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Esnek; VAR-gecikme spesifikasyonuna veya parametrik model yapısına dayanmaz
- Dürtü tepkileri doğrudan şoklara h-dönem ilerideki tepkiler olarak yorumlanabilir
- Tanımlama kısıtlamalarını (işaret, sıfır, araç değişkeni) dahil etmek daha kolaydır
- VAR'lara kıyasla gecikme sırası yanlış spesifikasyonuna karşı dayanıklıdır
- Standart hatalar ufuklar arasındaki çoklu doğrusallık nedeniyle şişebilir
- Standart hataların dikkatli bir şekilde kümelenmesini gerektirir (zaman boyutlu kümelenme gerekçelidir, kesitsel kümelenme bağlama bağlıdır)
- Küçük örneklemlerde uzun ufuklarda dürtü tepkileri gürültülü olabilir
- VAR tutarlılığını zorlamaz; ufuklar boyunca tepkiler 'düzensiz' görünebilir
SSS
Yerel projeksiyonlarda standart hataları nasıl kümelenirim?
Zaman boyutlu kümelenme standarttır (gözlemleri zaman dönemine göre gruplandırma). Kesitsel kümelenme (zaman başına birden fazla birim varsa) dikkatli düşünmeyi gerektirir; şoklar veya hatalar birimler içinde ilişkili ise dahil edin. Her iki boyut da önemli olduğunda iki yönlü kümelenme (zaman ve birim) kullanın.
Ne kadar kontrol gecikmesi dahil etmeliyim?
Tam örneklem üzerinde tahmin edilen önsel bir VAR'dan elde edilen gecikme sırasıyla başlayın (örneğin, AIC/BIC aracılığıyla). Ardından hassasiyeti test edin: sonuçları gecikme sırası artı/eksi 1 ile tekrarlayın. Sonuçlar kararlıysa, seçiminiz sağlamdır.
Tepkilerin VAR tarafından ima edilen toplam etkiye toplamını zorlayabilir miyim?
Evet. Ayrıca bir VAR tahmin edin ve kümülatif dürtü tepkisini (h-dönem tepkilerinin toplamı) yerel projeksiyon dizisiyle karşılaştırın. Ayrışırlarsa, gecikme spesifikasyonunu veya tanımlama varsayımlarını araştırın.
Yerel projeksiyonlarda şokları nasıl tanımlarım?
Araç değişkenlerini (şoku dışsal araca regresyonla), işaret kısıtlamalarını (dürtü-tepki işaretlerini kısıtlama) veya sıfır kısıtlamalarını kullanın. IV tanımlaması en basit olanıdır; gecikmelerin bilgisiyle ilişkisiz şokların etkisini verir.
Kaynaklar
- Jorda, O. (2005). Estimation and inference of impulse responses by local projections. American Economic Review, 95(1), 161-182. DOI: 10.1257/0002828053828518 ↗
- Ramey, V. A., & Zubairy, S. (2018). Government spending multipliers in good times and in bad times. Journal of Political Economy, 126(2), 850-901. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Local Projections Impulse Response Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/local-projections
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Eşik Panel VAREkonometri↔ karşılaştır
- Zamana Bağlı Parametre Faktör-Artırılmış VAREkonometri↔ karşılaştır