非线性世界中的动态因果效应：好的、坏的与丑陋的

应用宏观经济学家经常使用由线性模型启发的冲动响应估计器。我们研究当真实数据生成过程实际上是非线性时，此类过程的估计量是否具有因果解释。我们表明，向量自回归和基于观测冲击或代理变量的线性局部投影，无论非线性程度如何，都能识别因果效应的加权平均值。相比之下，利用潜在冲击的异方差性或非高斯性的识别方法，对偏离线性的情况高度敏感。我们的分析基于通过加权回归识别边际处理效应的新结果，这也可能引起宏观经济学以外研究者的兴趣。