תקציר:
מאמר זה מפתח שיטות לניתוח ולכימות ההשפעות הדינמיות של האילוצים בתחזיות מותנות המיוצרות על ידי מודל (VAR) vector autoregression. בהתבסס על מסנן קלמן ועל השיטה לחילוץ משקלי תצפיות של Koopman and Harvey (2003), אנו מראים כיצד האילוצים על ההתפתחות העתידית של המשתנים במערכת משפיעים על התחזית המותנית. בנוסף, אנו מראים את הקשר האנליטי בין משקלי התצפיות המאולצות לבין ה-generalized impulse response functions (GIRFs): כאשר ההתניה היא על תקופה בודדת, המשקלים חופפים לפונקציות GIRF לא מתוקננות, ואילו התניה רב־תקופתית יוצרת מבנה השפעה עשיר יותר. אנו משתמשים במשקלים אלה לבניית מדדים לחשיבות הכוללת והשולית של משתנים בתחזית, המפרידים בין הרגישות הנובעת מן המודל לבין הדינמיקה שהתממשה במדגם. יישום אמפירי ממחיש כיצד המתודולוגיה המוצעת משפרת את יכולת הניתוח של תחזיות מותנות באמצעות ייחוס עדכוני התחזית למשתנים ולאופקי חיזוי ספציפיים. הגישה עקבית עם המודל, אינה נשענת על זיהוי מבני, ומתאימה במיוחד לניתוח תרחישים המכוון לצורכי מדיניות.
מילות מפתח: vector autoregression; תחזית מותנית; משקלי מסנן קלמן; ניתוח תגובות לזעזועים.