¿Significa estimar OIRFs de un SVAR (con errores no correlacionados) que estamos ortogonalizando la estructura de errores dos veces?

Question

En un VAR normal, podemos ortogonalizar los errores a través de la descomposición de Cholesky y estimar los OIRFs. De esta manera, transformamos la estructura de los errores para que no se correlacionen.

En un SVAR, asumiendo que imponemos una estructura ortogonal en los errores directamente para que no se correlacionen. Entonces, si estimamos OIRFs a partir de un SVAR en lugar de solo IRFs, ¿no estamos ortogonalizando la estructura de errores dos veces? Primero, a través de una imposición directa de una estructura de error no correlacionada especificando alguna matriz. Y segundo, a través de la descomposición de Cholesky si estimamos OIRFs.

Answer 1

Por lo general, si estás estimando un modelo SVAR, usarías funciones de respuesta al impulso estructurales (SIRF) y no funciones de respuesta al impulso ortogonalizadas. Las SIRF no son exactamente lo mismo que las IRF u OIRFs. Las SIRF ya tienen en cuenta el problema de identificación al estimar el SVAR.

Para aprender más sobre esto, puedes visitar este blog sobre funciones de respuesta al impulso en R; el blog es breve pero explica la diferencia entre respuestas al impulso simples, respuestas al impulso ortogonalizadas, respuestas al impulso estructurales y respuestas al impulso generalizadas. Puedes encontrar más información en las fuentes citadas en él.