という論文（原題は「Endogenous Uncertainty」）がFed in Printに上がっている。著者はAndrea Carriero（ロンドン大）、Todd E. Clark（クリーブランド連銀）、Massimiliano Marcellino（ボッコーニ大）。
以下はその要旨。
We show that macroeconomic uncertainty can be considered as exogenous when assessing its effects on the U.S. economy. Instead, financial uncertainty can at least in part arise as an endogenous response to some macroeconomic developments, and overlooking this channel leads to distortions in the estimated effects of financial uncertainty shocks on the economy. We obtain these empirical findings with an econometric model that simultaneously allows for contemporaneous effects of both uncertainty shocks on economic variables and of economic shocks on uncertainty. While the traditional econometric approaches do not allow us to simultaneously identify both of these transmission channels, we achieve identification by exploiting the heteroskedasticity of macroeconomic data. Methodologically, we develop a structural VAR with time-varying volatility in which one of the variables (the uncertainty measure) impacts both the mean and the variance of the other variables. We provide conditional posterior distributions for this model, which is a substantial extension of the popular leverage model of Jacquier, Polson, and Rossi (2004), and provide an MCMC algorithm for estimation.
（拙訳）
我々は、米経済への影響を推定する際には、マクロ経済の不確実性は外生的と見做せることを示す。一方、金融の不確実性は、少なくとも部分的には、マクロ経済の推移への内生的な反応として生じ得るものであり。その経路を見過ごすと金融の不確実性ショックが経済に与える影響の推計値に歪みが生じる。我々は、以上の実証結果を、不確実性ショックから経済変数へ、および、経済ショックから不確実性への同時期の影響の同時発生を許容する計量経済モデルから得た。従来の計量経済手法ではこの2つの伝達経路を同時に識別できなかったが、我々はマクロ経済データの分散不均一性を利用して識別を達成した。方法論的には、我々は、変数の一つ（不確実性指標）が他の変数の平均と分散の両方に影響を与える、時変的なボラティリティを持つ構造VARを構築した。我々はこのモデルの条件付き事後分布を導出したが、それは一般的なJacquier、Polson、Rossi（2004）のレバレッジモデルを大幅に拡張したものであり、推計のためのMCMCアルゴリズムを提示する。
