稀疏高维向量自回归中的结构推断

我们考虑稀疏结构高维向量自回归（SVAR）系统中脉冲响应的统计推断。我们引入了高维设定下脉冲响应的一致估计量，并给出了针对相同参数的有效推断过程。我们设定下的统计推断要复杂得多，因为标准过程（如 delta 方法）不适用。通过使用局部投影方程，我们首先构造与 VAR 系统相关的移动平均参数正则化估计量的去稀疏化版本。然后，我们将上述去稀疏化估计量与非正则化的同期影响矩阵估计量相结合，同时考虑系统的高维性，从而得到结构脉冲响应的估计量。我们证明了所推导的结构脉冲响应估计量的分布具有高斯极限。我们还提出了一种有效的 bootstrap 过程来估计该分布。文中给出了该推断过程在构建脉冲响应置信区间以及 Forecast Error Variance Decomposition 检验中的应用。我们的过程通过仿真进行了说明。