宏观经济学家长期以来一直关注货币政策的因果效应。当因果效应的识别基于基于可观察性的选择假设时，非因果性等于结果和政策变化的条件独立性。摘要本文建立了时间序列模型的条件独立性的半参数检验，该模型将一个多项政策变量与未观察到的潜在结果联系起来。我们对条件独立性测试的方法是由早期的参数测试推动的，如Romer和Romer(1989,1994, 2004)。这里开发的程序是半参数化的，因为我们对决定治疗分布的过程(即政策倾向评分)建模，但对结果不确定的模型。一个概念上的创新是我们将横断面潜在结果框架适应于一个时间序列设置。这就引出了Sims(1980)因果关系的广义定义。一个技术贡献是开发了用于完全条件独立检验的root-T一致无分布推理方法，适用于依赖数据，并允许倾向评分的第一步估计。