货币政策和国际储备-估计系数的解释

我在下面的回归中解释系数时遇到问题：

我将根据每日数据进行事件研究分析，以估算以下回归：

$\Delta ER_t = \beta_1 MPS_t +\beta_2 MPS_t \Delta Res_{t'} +\epsilon_t$

其中是日之间的汇率和日，是在时间货币政策冲击和之间是外汇储备的变化以下货币政策冲击和货币政策冲击之前的（我没有国际储备的每日数据，只有月度数据）。 $\Delta ER_t$ $t$ $t-1$ $MPS_t$ $t$ $\Delta Res_{t'}$ $\textbf{month}$ $\textbf{month}$

我应该如何解释，即货币政策冲击和国际储备变动之间的相互作用项？由于包含一个前导变量（震荡后一个月的储备水平），显然并没有发现因果关系，但是我仍然可以提出因果关系的反作用吗？例如，如果我发现是正数并且是正数，是否可以说货币政策冲击对未来汇率产生较大影响，从而导致将来的国际储备（增加）增加了？ $\beta_2$ $\Delta Res_{t'}$ $\beta_2$ $\Delta Res$

— night_owl89
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我会尝试假装可用来理解其含义，然后担心。为什么不给定处的级别，尤其是如果您有面板数据集。

Δ R e s_{t}

$\Delta Res_t$

t^{'}

$t'$

R e s

$Res$

t

$t$

— chan1142 16-10-26

如果要对货币政策冲击与准备金之间的关系建模，为什么不将准备金用作因变量？在任何情况下，除非您能清楚地阐明排除限制并合理地辩称其成立，否则我不会因果关系的解释使我信服。通常，在宏设置中这非常困难。

— Tobias

不，这是一个回归模型。您不能从中推断出任何因果关系。

充其量，您可以推断出条款之间存在关联。

但是请注意，即使推理也可能是危险的。在不知道如何获得模型项，先验条件是什么以及数据是什么的情况下，无法说出相关性是否是虚假的

— EnergyNumbers
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1 %

$1\%$

β_{1}

$\beta_1$

Δ R e s

$\Delta Res$

我也在使用大型面板数据模型（有20多个国家/地区）

— night_owl89 '16