揭开局部投影的黑箱
计量经济学
2025-07-30 v2 机器学习
摘要
局部投影（Local Projections, LPs）在经济学实证研究中广泛用于估计政策干预的冲击响应。然而，鲜有人清楚地了解特定估计背后的机制或历史情节。我们提出了一种将LP估计分解为历史事件贡献之和的方法，即对于每个时间戳，该估计是该时间戳下权重与响应变量实现值的乘积。在最小二乘情形下，我们展示，这些权重具有两种解释。首先，它们代表被净化和标准化的冲击。其次，它们充当投射政策干预与样本中过去干预之间的接近度分数。值得注意的是，第二种解释自然地推广到许多机器学习方法，这些方法虽然对预测变量是非线性的，但仍通过基于接近度的权重线性地聚合过去的结果。我们将该框架应用于货币政策、财政政策、全球气温和超额债务溢价等冲击，发现诸如尼克森干预美联储、滞胀、第二次世界大战以及Mount Agung火山喷发等易于识别的事件，成为常常高度集中冲击响应估计的主要驱动力。
引用
@article{arxiv.2505.12422,
title = {Opening the Black Box of Local Projections},
author = {Philippe Goulet Coulombe and Karin Klieber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.12422},
year = {2025}
}
备注
Keywords: Local projections, Impulse response functions, Monetary policy, Inflation, Fiscal multipliers, Climate, Financial shocks, Econometrics, Time Series, Macroeconomics