宏观经济学家长期以来一直关注货币政策的因果效应。当因果关系的识别是基于可观察的选择假设时，非因果关系相当于结果和政策变化的条件独立性。本文提出了一种半参数检验方法，用于检验包含未观察到潜在结果的多项政策变量的时间序列模型的条件独立性。我们对条件独立性测试的方法是由早期的参数测试激发的，如Romer和Romer(1989,1994,2004)。从某种意义上说，这里开发的程序是半参数化的，我们对决定治疗分配的过程(政策倾向得分)进行建模，但对结果的模型不作说明。一个概念上的创新是我们将横断面潜在结果框架适应于时间序列设置。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性测试的根t一致无分布推理方法，适用于依赖数据并允许对倾向得分进行第一步估计。