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A Monte Carlo procedure for checking identification in DSGE models

机译：用于在DSGE模型中检查标识的Monte Carlo程序

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We propose a numerical method, based on indirect inference, for checking the identification of a DSGE model. Monte Carlo samples are generated from the model's true structural parameters and a VAR approximation to the reduced form estimated for each sample. We then search for a different set of structural parameters that could potentially also generate these VAR parameters. If we can find such a set, the model is not identified. The test is both an alternative to using the rank condition and also can establish whether there is empirically weak identification. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：我们提出了一种基于间接推理的数值方法，用于检查DSGE模型的识别。蒙特卡洛样本是从模型的真实结构参数和VAR近似值生成的，该近似值是针对每个样本估计的简化形式。然后，我们搜索可能还可能生成这些VAR参数的一组不同的结构参数。如果可以找到这样的集合，则无法识别模型。该测试不仅可以替代使用排名条件，还可以确定是否存在经验上的弱识别。 （C）2017 Elsevier B.V.保留所有权利。

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