Startseite UR

Long- versus medium-run identification in fractionally integrated VAR models

URN zum Zitieren dieses Dokuments: urn:nbn:de:bvb:355-epub-294081

Tschernig, Rolf, Weber, Enzo und Weigand, Roland (2014) Long- versus medium-run identification in fractionally integrated VAR models. Economics Letters 122 (2), S. 299-302.

Dies ist die aktuelle Version dieses Eintrags.

[img]
Vorschau
PDF
Download (276kB)

Zum ReconPapers-Eintrag dieses Artikels


Zusammenfassung

We state that long-run restrictions that identify structural shocks in VAR models with unit roots lose their original interpretation if the fractional integration order of the affected variable is below one. For such fractionally integrated models we consider a medium-run approach that employs restrictions on variance contributions over finite horizons. We show for alternative identification ...

plus


Bibliographische Daten exportieren



Dokumentenart:Artikel
Schriftenreihe der Universität Regensburg:Regensburger Diskussionsbeiträge zur Wirtschaftswissenschaft
Datum:Februar 2014
Institutionen:Wirtschaftswissenschaften > Institut für Volkswirtschaftslehre und Ökonometrie > Lehrstuhl für Ökonometrie (Prof. Dr. Rolf Tschernig)
Identifikationsnummer:
WertTyp
RePEc:bay:rdwiwi:122RePEc Handle
Klassifikation:
NotationArt
C32Journal of Economics Literature Classification
C50Journal of Economics Literature Classification
Stichwörter / Keywords:Structural vector autoregression, long-run restriction, finite-horizon identification, fractional integration, impulse response function
Dewey-Dezimal-Klassifikation:300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:27 Jan 2014 11:38
Zuletzt geändert:08 Mrz 2017 08:37
Dokumenten-ID:29408

Verfügbare Versionen dieses Eintrags

Nur für Besitzer und Autoren: Kontrollseite des Eintrags

Downloads

Downloads im Monat während des letzten Jahres

  1. Universität

Universitätsbibliothek

Publikationsserver

Kontakt:

Publizieren: oa@ur.de

Dissertationen: dissertationen@ur.de

Forschungsdaten: daten@ur.de

Ansprechpartner