Serie: Documentos de Trabajo. 1619.
Autor: Gabriele Fiorentini, Alessandro Galesi y Enrique Sentana.
Publicado en: Journal of Econometrics, Volume 205, Issue 1, July 2018, Pages 249-279
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Resumen
Realizamos dos contribuciones complementarias para estimar eficientemente modelos factoriales dinámicos: un algoritmo EM espectral y un procedimiento de inferencia indirecta iterada rapidísimo para modelos ARMA sin pérdida de eficiencia asintótica para cualquier número finito de iteraciones. Aunque nuestros métodos pueden estimar dichos modelos con muchas series sin buenas condiciones iniciales, cerca del óptimo recomendamos cambiar a un algoritmo del gradiente calculando analíticamente los gradientes espectrales usando el principio EM. Empleamos con éxito nuestros procedimientos para construir un índice que captura los movimientos comunes de las tasas de crecimiento del empleo a escala sectorial en Estados Unidos y lo comparamos con índices obtenidos con métodos semiparamétricos.