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Several recent studies have expressed concern that the Haar prior typically imposed in estimating sign-identi.ed VAR models may be unintentionally informative about the implied prior for the structural impulse responses. This question is indeed important, but we show that the tools that have been used in the literature to illustrate this potential problem are invalid. Speci.cally, we show that it does not make sense from a Bayesian point of view to characterize the impulse response prior based on the distribution of the impulse responses conditional on the maximum likelihood estimator of the reduced-form parameters, since the the prior does not, in general, depend on the data. We illustrate that this approach tends to produce highly misleading estimates of the impulse response priors. We formally derive the correct impulse response prior distribution and show that there is no evidence that typical sign-identi.ed VAR models estimated using conventional priors tend to imply unintentionally informative priors for the impulse response vector or that the corre- sponding posterior is dominated by the prior. Our evidence suggests that concerns about the Haar prior for the rotation matrix have been greatly overstated and that alternative estimation methods are not required in typical applications. Finally, we demonstrate that the alternative Bayesian approach to estimating sign-identi.ed VAR models proposed by Baumeister and Hamilton (2015) su¤ers from exactly the same conceptual shortcoming as the conventional approach. We illustrate that this alternative approach may imply highly economically implausible impulse response priors.
One of the leading methods of estimating the structural parameters of DSGE models is the VAR-based impulse response matching estimator. The existing asympotic theory for this estimator does not cover situations in which the number of impulse response parameters exceeds the number of VAR model parameters. Situations in which this order condition is violated arise routinely in applied work. We establish the consistency of the impulse response matching estimator in this situation, we derive its asymptotic distribution, and we show how this distribution can be approximated by bootstrap methods. Our methods of inference remain asymptotically valid when the order condition is satisfied, regardless of whether the usual rank condition for the application of the delta method holds. Our analysis sheds new light on the choice of the weighting matrix and covers both weakly and strongly identified DSGE model parameters. We also show that under our assumptions special care is needed to ensure the asymptotic validity of Bayesian methods of inference. A simulation study suggests that the frequentist and Bayesian point and interval estimators we propose are reasonably accurate in finite samples. We also show that using these methods may affect the substantive conclusions in empirical work.
Im Kapitel 1 "Einleitung" wird aufgezeigt, wie die rasante technologische Entwicklung der Mikroelektronik nicht nur die Mikroskopie vorantreibt, sondern auch anderen, neuen Verfahren, wie z. B. dem Laser Scanning Mikroskop, zum Durchbruch verhilft. Damit verbunden ist ein Bedarf an neuen, geeigneten Messverfahren. Dazu stellt diese Arbeit ein neues, im Rahmen einer linearen Näherung arbeitendes, dreidimensionales Messverfahren vor, und demonstriert es am Beispiel des Lichtmikroskops im Hellfelddurchlichtbetrieb, wobei hier die 3. Dimension durch die Aufnahme einer Fokusserie entsteht. Im Kapitel 2 "Modellbildung" wird zuerst ein detailliertes, physikalisches Modell des experimentellen Aufbaus gebildet, um darauf aufbauend ein dreidimensionales, system-theoretisches Modell anzufertigen, anhand dessen das neue Messverfahren erarbeitet werden kann. Dabei wird auch die Berechnung der dreidimensionalen Übertragungsfunktionen des Lichtmikroskops für die drei Fälle absorbierende Objekte, Phasenobjekte und transparente Selbstleuchter beschrieben. Innerhalb des Kapitels 3 "Messverfahren" werden im Kapitel 3.1 zunächst die bekannten Verfahren skizziert. Anschließend, dies ist der Kern der Arbeit, wird im Kapitel 3.2 das neue Messverfahren beschrieben. Es verwendet als Anregung zweidimensionales Rauschen, hier ein Rauschen um eine Ebene senkrecht zur optischen Achse. Das Verfahren wird zunächst für absorbierende Objekte, anschließend auch für Phasenobjekte ausgearbeitet, und dabei experimentell demonstriert. Von zentraler Beutung ist, dass das neue Messverfahren in der Lage ist, auch die Phase der dreidimensionalen Übertragungsfunktion aus den Bildern der Rauschanregung zu berechnen, falls die Übertragung durch die Aufnahmeeinheit gewisse, häufig bei einem vernachlässigbaren Fehler vorliegende, Symmetrieeigenschaften besitzt. Es werden verschiedene Fälle von Symmetrieeigenschaften berücksichtigt, um unterschiedliche experimentelle Gegebenheiten und die drei Fälle absorbierende Objekte, Phasenobjekte und transparente Selbstleuchter abzudecken. Das Kapitel 4 "Messungen" vergleicht die mit dem neuen Messverfahren, mit einem bekannten Messverfahren und durch Berechnung ermittelten Übertragungseigenschaften auch bei Modifikationen des Strahlengangs durch Einfügen von Zentralblenden in die Pupille des Objektivs und in die Pupille des Kondensors. Die auf unterschiedlichen Wegen ermittelten Übertragungseigenschaften werden miteinander verglichen. Der Vergleich veranschaulicht die Leistungsfähigkeit des neuen Messverfahrens. Das Kapitel 5 "Die Bildgewinnung" stellt verschiedene, mehr oder weniger bekannte Ansätze zur Nutzung des vorgestellten Messverfahrens zusammen, darunter vor allem auch die Wiener-Inversfilterung.