This paper presents a new method to analyze the effect of shocks on time series using a quantile impulse response function (QIRF). While conventional impulse response analysis is restricted to evaluation using the conditional mean function, here, we propose an alternative impulse response analysis that traces the effect of economic shocks on the conditional quantile function. By changing the quantile index over the unit interval, it is possible to measure the effect of shocks on the entire conditional distribution of a variable of interest in our framework. Therefore we can observe the complete distributional consequences of policy interventions, especially at the upper and lower tails of the distribution as well as at the mean. Using the new approach, it becomes possible to evaluate two distinct features (called “distributional effects”): (i) a change in the dispersion of the conditional distribution of interest after a shock, and (ii) a change in the degree of skewness of the conditional distribution caused by a policy intervention. None of these features can be observed in the conventional impulse response analysis exclusively based on the conditional mean function. In addition to proposing the QIRF, our second contribution is to present a new way to jointly estimate a system of multiple quantile functions. Our proposed system quantile estimator is obtained by extending the result of Jun and Pinkse (2009) to the time series context. We illustrate the QIRF on a VAR model in a manner similar to Romer and Romer (2004) in order to assess the impact of a monetary policy shock on the US economy.

本文提出了一种利用分位数脉冲响应函数（QIRF）分析冲击对时间序列的影响的新方法。尽管常规的脉冲响应分析仅限于使用条件均值函数进行评估，但在此，我们提出了另一种脉冲响应分析，其可追溯经济冲击对条件分位数函数的影响。通过在单位间隔内更改分位数索引，可以测量冲击对我们框架中关注变量的整个条件分布的影响。因此，我们可以观察到政策干预的全部分配结果，尤其是在分配的上下两端以及均值。使用新方法，可以评估两个不同的特征（称为“分布效应”）：（i）冲击后利息的条件分布的离散度变化，以及（ii）政策干预导致的条件分布的偏斜度变化。在传统的脉冲响应分析中，仅基于条件均值函数无法观察到这些特征。除了提出QIRF之外，我们的第二个贡献是提出了一种新的方法来联合估计具有多个分位数功能的系统。我们提出的系统分位数估计器是通过将Jun和Pinkse（2009）的结果扩展到时间序列上下文而获得的。为了评估货币政策冲击对美国经济的影响，我们以类似于Romer和Romer（2004）的方式在VAR模型上说明了QIRF。（ii）由于政策干预而导致的条件分布偏度的变化。在传统的脉冲响应分析中，仅基于条件均值函数无法观察到这些特征。除了提出QIRF之外，我们的第二个贡献是提出了一种新的方法来联合估计具有多个分位数功能的系统。我们提出的系统分位数估计器是通过将Jun和Pinkse（2009）的结果扩展到时间序列上下文而获得的。为了评估货币政策冲击对美国经济的影响，我们以类似于Romer和Romer（2004）的方式在VAR模型上说明了QIRF。（ii）由于政策干预而导致的条件分布偏度的变化。在传统的脉冲响应分析中，仅基于条件均值函数无法观察到这些特征。除了提出QIRF之外，我们的第二个贡献是提出了一种新的方法来联合估计具有多个分位数功能的系统。我们提出的系统分位数估计器是通过将Jun和Pinkse（2009）的结果扩展到时间序列上下文而获得的。为了评估货币政策冲击对美国经济的影响，我们以类似于Romer和Romer（2004）的方式在VAR模型上说明了QIRF。在传统的脉冲响应分析中，仅基于条件均值函数无法观察到这些特征。除了提出QIRF之外，我们的第二个贡献是提出了一种新的方法来联合估计具有多个分位数功能的系统。我们提出的系统分位数估计器是通过将Jun和Pinkse（2009）的结果扩展到时间序列上下文而获得的。为了评估货币政策冲击对美国经济的影响，我们以类似于Romer和Romer（2004）的方式在VAR模型上说明了QIRF。在传统的脉冲响应分析中，仅基于条件均值函数无法观察到这些特征。除了提出QIRF之外，我们的第二个贡献是提出了一种新的方法来联合估计具有多个分位数功能的系统。我们提出的系统分位数估计器是通过将Jun和Pinkse（2009）的结果扩展到时间序列上下文而获得的。为了评估货币政策冲击对美国经济的影响，我们以类似于Romer和Romer（2004）的方式在VAR模型上说明了QIRF。我们提出的系统分位数估计器是通过将Jun和Pinkse（2009）的结果扩展到时间序列上下文而获得的。为了评估货币政策冲击对美国经济的影响，我们以类似于Romer和Romer（2004）的方式在VAR模型上说明了QIRF。我们提出的系统分位数估计器是通过将Jun和Pinkse（2009）的结果扩展到时间序列上下文而获得的。为了评估货币政策冲击对美国经济的影响，我们以类似于Romer和Romer（2004）的方式在VAR模型上说明了QIRF。