Our methodology also has an advanta

Our methodology also has an advantage over existing narrative approaches because it is robust to various types of measurement error. We discuss several reasons why some error in measurement is hard to avoid when constructing the narrative measures of tax shocks, including those that concern Perotti (2011). The proxy SVAR yields estimates of the statistical reliability of the narrative series, which measures the squared correlation between the narrative measures and the estimated structural shocks. This statistic allows for an evaluation of the quality of different available tax shock measures. We find for instance that it is important to correct for anticipated tax changes. Another issue in the calculation of the output effects of tax changes is the scaling of shocks. As in Blanchard and Perotti (2002) or Mountford and Uhlig (2009), we scale the tax shocks by their impact on tax revenues to obtain tax multipliers. Standard applications of the narrative approach instead scale the tax shocks in terms of their projected impact on tax liabilities. We quantify the measurement error bias present in the existing narrative specifications through simulations. We find that measurement error explains the differences across the narrative estimates and is the reason for the low tax multipliers estimated by Favero and Giavazzi (2012).

Kết quả (Việt) 1:

Phương pháp của chúng tôi cũng có một lợi thế hơn phương pháp tiếp cận tường thuật sẵn có bởi vì nó là mạnh mẽ để đo lường lỗi khác nhau. Chúng tôi thảo luận về một số lý do tại sao một số lỗi trong đo lường là khó khăn để tránh khi xây dựng các biện pháp tường thuật của thuế chấn động, kể cả những người quan tâm Perotti (năm 2011). Proxy SVAR sản lượng ước tính về độ tin cậy thống kê của dòng câu chuyện, các biện pháp tương quan bình phương giữa các biện pháp tường thuật và những cú sốc cấu trúc ước tính. Thống kê này cho phép cho một đánh giá về chất lượng của các biện pháp khác nhau có thuế sốc. Chúng tôi tìm thấy ví dụ rằng nó là quan trọng để điều chỉnh cho thay đổi dự đoán thuế. Một vấn đề trong tính toán tác động đầu ra của thuế thay đổi là rộng chấn động. Như trong Blanchard và Perotti (2002) hoặc Mountford và Uhlig (2009), chúng tôi quy mô các chấn động thuế bởi tác động của thuế doanh thu để có được số nhân thuế. Các ứng dụng tiêu chuẩn của các phương pháp tường thuật thay vào đó quy mô chấn động thuế về ảnh hưởng dự kiến của họ về trách nhiệm pháp lý thuế. Chúng tôi định lượng thiên vị lỗi đo lường hiện diện trong các thông số kỹ thuật tường thuật sẵn có thông qua mô phỏng. Chúng tôi thấy rằng đo lường lỗi giải thích sự khác biệt trên các ước tính tường thuật và là nguyên nhân cho các hệ số thấp thuế ước tính của Favero và Giavazzi (2012).

Kết quả (Việt) 2:

Phương pháp của chúng tôi cũng có một lợi thế hơn câu chuyện hiện phương pháp tiếp cận bởi vì nó là mạnh mẽ với các loại hình báo lỗi đo lường. Chúng tôi thảo luận về một số lý do tại sao một số lỗi trong đo lường là khó tránh khỏi khi xây dựng các biện pháp tường thuật của những cú sốc về thuế, bao gồm cả những người liên quan đến Perotti (2011). Sản lượng ủy SVAR ước tính về độ tin cậy thống kê của loạt tường thuật, mà các biện pháp tương quan bình phương giữa các biện pháp tường thuật và những cú sốc cấu trúc ước tính. Thống kê này cho phép đánh giá về chất lượng có sẵn các biện pháp sốc thuế khác nhau. Chúng tôi tìm thấy ví dụ rằng điều quan trọng là để sửa chữa cho những thay đổi thuế dự kiến. Một vấn đề trong tính toán của các tác động đầu ra thay đổi thuế là mở rộng quy mô của những cú sốc. Như trong Blanchard và Perotti (2002) hoặc Mountford và Uhlig (2009), chúng tôi mở rộng quy mô các cú sốc về thuế bởi tác động của thuế doanh thu để có được nhân thuế. Ứng dụng tiêu chuẩn của cách tiếp cận câu chuyện thay vì quy mô các cú sốc về thuế về tác động dự kiến ​​của họ về nghĩa vụ thuế. Chúng tôi xác định số lượng đo lường thiên vị lỗi có trong thông số kỹ thuật tường thuật hiện có thông qua mô phỏng. Chúng tôi thấy rằng sai số đo lường giải thích sự khác biệt trên các ước tính tường thuật và là lý do cho các nhân thuế suất thấp theo ước tính của Favero và Giavazzi (năm 2012).