Применение подхода двойного машинного обучения для задачи анализа зависимости между отклонениями от непокрытого паритета процентных ставок и степенью открытости экономики
Автор: Ченцов А.М., Торопов Н.И.
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Математика
Статья в выпуске: 3 (63) т.16, 2024 года.
Бесплатный доступ
Метод двойного машинного обучения был предложен Черножуковым и др. (2018) для оценки структурных параметров и эффектов воздействия в статистических моделях, содержащих мешающий параметр высокой размерности (например, контрольные переменные с неизвестной функциональной формой зависимости). В представленной работе анализируется применение такого подхода для оценки зависимости между степенью открытости экономики и отклонениями от непокрытого паритета процентных ставок, которая осложнена нелинейным влиянием мешающих переменных. Показано, что данный метод, несмотря на более слабые предположения о процессе порождения данных, позволяет получить более точные оценки, лучше согласующиеся с современными теоретическими представлениями, а также позволяет учитывать неоднородность эффекта. В частности, полученная в работе оценка связи является положительной для развивающихся стран и отрицательной для стран с наиболее высокими доходами, что соответствует механизму, предложенному в работе Ицхоки, Мухина (2017), который объясняет такой эффект различием эластичности стоимости чистого экспорта по цене.
Двойное машинное обучение, оценка эффекта воздействия, мешающие параметры большой размерности, большие данные, макроэкономические данные
Короткий адрес: https://sciup.org/142243260
IDR: 142243260
Список литературы Применение подхода двойного машинного обучения для задачи анализа зависимости между отклонениями от непокрытого паритета процентных ставок и степенью открытости экономики
- Fama Е. Forward and spot interest rates //J. Monet. Econ. 1984. P. 319-338.
- Божечкова А., Петрова Д., Синельникова-Муры,лева Е., Трунин П., Ченцов А. Построение моделей денежного и валютного рынков. Москва: Изд-во Ин-та Гайдара, 2018. С. 96.
- Burnside С., Eichenbaum М., Rebelo S. Understanding the Forward Premium Puzzle: A Microstructure Approach // American Econ. J.: Macroecon. 2009. V. 1(2). P. 127-54.
- Burnside C., Han В., Hirshleifer D., Wang, T.Y. Investor overconfidence and the forward premium puzzle 11 Rev. Econ. Stud. 2011. V. 78(2). P. 523-558.
- Dooley M.P., Isard P. Capital controls, political risk, and deviations from interest rate parity 11 J. Polit. Econ. 1980. V. 2(88). P. 370-384.
- Itskhoki O., Mukhin D. Exchange rate disconnect in general equilibrium //J. Polit. Econ. 2021. V. 129(8). P. 2183-2232.
- Kumar V. Liquidity shocks: A new solution to the forward premium puzzle // Econ. Modelling. 2020. V.91. P. 445-454.
- Hall S.G., Kenjegaliev A., Swamy P.A. V.B., Tavlas G.S. The forward rate premium puzzle: a case of misspecification? // Stud. Nonlin. Dvn. Econometrics. 2013. V. 17(3). P. 265-279.
- Burnside C., Eichenbaum M., Rebelo S. Forward-premium puzzle: is it time to abandon the usual regression? 11 Applied Econ. 2016. V. 48(30). P. 2852-2867.
- Dornbush R. Expectations and exchange rate dynamics // J. Political Econ. 1976. P. 1161-1176.
- Chernozhukov V., Chetverikov D., Demirer M., Duflo E., Hansen C., Newey W., Robins J. Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters // Econom. J. 2018. V. 21. P. C1-C68.
- Belloni A., Chernozhukov V., Hansen C. High-dimensional methods and inference on structural and treatment effects //J. Econ. Perspectives. 2014. V.28. P. 29-50.
- Belloni, A., Chernozhukov V., Wei Y. Post-Selection Inference for Generalized Linear Models With Many Controls // J. Business Econ. Stat. 2016. V. 34. P. 606-619.
- Belloni, A., Chernozhukov V., Hansen C., Kozbur D. Inference in High-Dimensional Panel Models WTith an Application to Gun Control //J. Business Econ. Stat. 2016. V. 34. P. 590-605.
- Belloni A., Chernozhukov V., Hansen C. Inference on Treatment Effects after Selection among High-Dimensional Controls // Rev. Econ. Stud. 2014. V. 81. P. 608-650.
- Leeb H., Potscher B.M. Model selection and inference: facts and fiction // Econometric Theor. 2005. V. 21. P. 21-59.
- Leeb H., Potscher B.M. Sparse estimators and the oracle property, or the return of Hodges' estimator. Econometric Theor. 2008. V. 142. P. 201-211.
- Belloni, A., Chen D., Chernozhukov V., Hansen C. Sparse Models and Methods for Optimal Instruments with an Application to Eminent Domain. Econometrica. 2012. V. 80. P. 2369-2429.
- Chinn M.D., Zhang Y. Uncovered interest parity and monetary policy near and far from the zero lower bound // Open Econ. Rev. 2018. V. 29. P. 1-30.
- Engel C. Exchange rates, interest rates, and the risk premium // Am. Econ. Rev. 2016. V. 106(2). P. 436-474.
- Chinn M. The (partial) rehabilitation of interest rate parity in the floating rate era: longer horizons, alternative expectations, and emerging markets //J. Int. Money Finance. 2006. V. 25. P. 7-21.
- Frankel J., Poonawala J. The forward market in emerging currencies: less biased than in major currencies //J. Int. Money Finance. 2010. P. 585-598.
