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Testing Macro Models for Policy UseAn Insurrection in Applied Modelling

机译：测试政策使用的宏模型应用建模中的起义

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摘要

I describe a new departure in classical testing methods based on Indirect Inference. I argue that it gives policymakers, anxious to know if their models give reliable policy conclusions, a way to find out. I discuss how using Monte Carlo experiments my co-authors and I have found that in the small samples typically available in macroeconomic modelling, the Indirect Inference Wald, IIW, test has considerably more power than the popular direct inference test using the Likelihood Ratio, LR. This is both because the LR is applied after re-estimation of the model error processes and because the IIW test uses the false model's own restricted distribution for the auxiliary model's coefficients. This greater power allows users to focus this test more narrowly on features of interest, trading off power against tractability. If they can find a model version that is not rejected by the test, they can then discover the robustness of their model results to the parameter variations that might also have passed the test.
机译：我描述了基于间接推理的经典测试方法的新变化。我认为，这为决策者提供了一种寻找方法，以便他们急切地想知道他们的模型能否给出可靠的政策结论。我讨论了我的合著者如何使用蒙特卡洛实验，我发现在宏观经济建模中通常可用的小样本中，间接推论Wald IIW检验比使用可能性比LR的流行直接推论检验具有更大的功效。 。这既是因为在重新估计模型误差过程之后应用了LR，也因为IIW测试使用了错误模型自身的受限分布作为辅助模型的系数。这种强大的功能使用户可以将测试范围缩小到关注的功能上，以权衡可预测性。如果他们找到了未被测试拒绝的模型版本，那么他们可以发现其模型结果对可能也通过了测试的参数变化的稳健性。

著录项

  • 来源
    《The Manchester school》 |2016年第sepasuppla期|42-55|共14页
  • 作者

    Minford Patrick;

  • 作者单位

    Cardiff Univ, Cardiff CF10 3AX, S Glam, Wales|CEPR, London, England;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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