というNBER論文が上がっている（ungated版）。原題は「Local Projections or VARs? A Primer for Macroeconomists」で、著者はJosé Luis Montiel Olea,（コーネル大）、Mikkel Plagborg-Møller（プリンストン大）、Eric Qian（同）、Christian K. Wolf（MIT）。
以下はその要旨。
What should applied macroeconomists know about local projection (LP) and vector autoregression (VAR) impulse response estimators? The two methods share the same estimand, but in finite samples lie on opposite ends of a bias-variance trade-off. While the low bias of LPs comes at a quite steep variance cost, this cost must be paid to achieve robust uncertainty assessments. Hence, when the goal is to convey what can be learned about dynamic causal effects from the data, VARs should only be used with long lag lengths, ensuring equivalence with LP. For LP estimation, we provide guidance on selection of lag length and controls, bias correction, and confidence interval construction.
（拙訳）
ローカル予測（LP）とベクトル自己回帰（VAR）のインパルス応答推計量について応用マクロ経済学者は何を知っているべきか？ 2つの手法は同じ推計対象*1を共有しているが、有限サンプルにおいては偏りと分散のトレードオフの両極に位置している。LPの小さな偏りは極めて大きな分散を対価としてもたらされているが、この対価は頑健な不確実性の評価を達成するために支払わなければならない。従って、動学的な因果効果について何がデータから得られるかを明らかにするのが目的ならば、LPとの等価性が確保されるようにVARsは長いラグを以ってのみ使われるべきである。LP推計について我々は、ラグの長さとコントロール変数の選択、偏りの修正、および信頼区間の構築に関する指針を提示する。
このテーマに関しては、同じ著者たちの論文を１年前にローカル予測の二重の頑健性と幾ばくかの不愉快なVAR計算 - himaginary’s diaryで紹介したほか、5年前にPlagborg-MøllerとWolfの論文をローカル予測対VARs：数千のDGPから得られた教訓 - himaginary’s diaryで紹介している。また、ローカル予測の分散分解に関するメモ - himaginary’s diaryではローカル予測に関するGorodnichenko＝Leeの論文や、Joseの元論文を紹介した。
