論文の概要: Opening the Black Box of Local Projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12422v1
• Date: Sun, 18 May 2025 13:46:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.223921
• Title: Opening the Black Box of Local Projections
• Title（参考訳）: ローカルプロジェクションのブラックボックスを開く
• Authors: Philippe Goulet Coulombe, Karin Klieber,
• Abstract要約: ローカルプロジェクション(LP)は、政策介入に対するインパルス応答を推定するために経験的マクロ経済学で広く用いられている。 本稿では,過去の出来事のコントリビューションの総和にLP推定の新たな分解を導入する。 我々は、しばしば集中的なインパルス応答推定の主要因として、ニクソンがフェデラルへの干渉、停滞、第二次世界大戦、アグン山火山噴火エマージュなど、容易に特定できる出来事を発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Local projections (LPs) are widely used in empirical macroeconomics to estimate impulse responses to policy interventions. Yet, in many ways, they are black boxes. It is often unclear what mechanism or historical episodes drive a particular estimate. We introduce a new decomposition of LP estimates into the sum of contributions of historical events, which is the product, for each time stamp, of a weight and the realization of the response variable. In the least squares case, we show that these weights admit two interpretations. First, they represent purified and standardized shocks. Second, they serve as proximity scores between the projected policy intervention and past interventions in the sample. Notably, this second interpretation extends naturally to machine learning methods, many of which yield impulse responses that, while nonlinear in predictors, still aggregate past outcomes linearly via proximity-based weights. Applying this framework to shocks in monetary and fiscal policy, global temperature, and the excess bond premium, we find that easily identifiable events-such as Nixon's interference with the Fed, stagflation, World War II, and the Mount Agung volcanic eruption-emerge as dominant drivers of often heavily concentrated impulse response estimates.
• Abstract（参考訳）: ローカルプロジェクション(LP)は、政策介入に対するインパルス応答を推定するために経験的マクロ経済学で広く用いられている。 しかし、多くの点でブラックボックスである。 どんなメカニズムや歴史的エピソードが特定の見積もりを導くかは、しばしば不明である。 本稿では,各時刻スタンプの積,重み付け,応答変数の実現といった歴史的事象の寄与の和に,LP推定の新たな分解を導入する。 最小二乗の場合、これらの重みは2つの解釈を持つことを示す。 まず、精製および標準化されたショックを表す。 第二に、それらは、予測された政策介入とサンプルにおける過去の介入の近接スコアとして機能する。 特に、この第2の解釈は自然に機械学習の手法に拡張され、その多くは、予測器では非線形であるにもかかわらず、近接した重みによって過去の結果を線形に集約するインパルス応答をもたらす。 この枠組みを金融・財政政策、世界温度、過大な債券プレミアムのショックに適用すると、しばしば集中的なインパルス応答推定の主要因として、ニクソンが米連邦準備制度への干渉、停滞、第二次世界大戦、アウン山火山噴火など、容易に特定できる出来事が見つかる。

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