Sequential identification of technological news shocks


Seymen, Atilim


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/35365
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-353658
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2013
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: ZEW Discussion Papers
Band/Volume: 13-111
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Sonstige Einrichtungen > ZEW - Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen des ZEW (Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung) > ZEW Discussion Papers
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Fachklassifikation: JEL: E32 , C32,
Freie Schlagwörter (Englisch): News shocks , identification , structural vector autoregressive model
Abstract: In an influential recent paper, Beaudry and Portier (2006) propose a sequential approach for identifying technological news shocks. Thereby, the correlation coefficient between news shocks of a short-run identification scheme and technology shocks of a long-run identification scheme in the VAR framework measures the extent to which news incorporated into forward-looking variables could reflect future technological developments. While structural VARs can potentially provide a useful guide for modelers as well as policy-makers, the ability of such models to recuperate structural shocks in general and news shocks in particular from the data is a contentious issue in the literature. In the current paper, I find by means of Monte Carlo simulations that the sequential approach can be quite successful in recuperating technological news shocks from artificial data.




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