第六章联立方程计量经济学模型.ppt

;§6.1 引言;一、联立方程模型问题的提出;2、联立方程模型研究对象;解释变量中出现随机变量，而且与误差项相关。 为什么？;⒊损失方程之间的相关性信息问题 ;⒋结论;二、 联立方程模型的若干基本概念;① 内生变量; 在单方程计量经济学模型中，内生变量作为被解释变量。而在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变量，又可以在不同的方程中作为解释变量。;现有收入决定模型如下： ;⒈结构式模型 ① 定义;行为方程式（随机方程式) 解释或反映居民、企业或政府经济行为的方程式。 技术方程式 反映要素投入与产出之间技术关系的方程式。 （例：生产函数） 制度方程式（政策方程式） 是指由法律、政策法令、规章制度等决定的经济数量关系。 例：税收方程 恒等式 会计恒等式（定义条件）：用来表示某种定义的 恒等式。 均衡条件：反映某种均衡关系的恒等式。 例：供应=需求;第六章联立方程计量经济学模型;现有收入决定模型如下： ;③ 完备的结构式模型;2.简化式模型;例6.1.1:;例6.1.2，由结构式导出简化式;;用矩阵表示：;设B非奇异，将B-1左乘①式得：;① 定义;⒉作用;三、联立方程偏倚;四、多方程模型的类型 ;2、递归模型 对内生变量不必同时求解，可以顺序地逐一求解。;四、似乎不相关模型 是递归模型的一种特殊情况，每个内生变量均由 不同的结构参数和先决变量表示。 ;§6.2 联立方程计量经济学模型的识别;一、识别的定义 ;说明 ;二、识别的分类;三、从定义出发识别模型;两个简化式参数π0 、π1求不出四个结构式参数， 或方程有相同的统计形式，故不能识别。;第二个方程可识别;令：g=g1+g0 k=k1+k0g1 --被识别方程中包含的内生变量个数k1--被识别方程中包含的先决变量个数;例6.2.3 某商品的供求平衡模型为：; 设模型中有g个内生变量，k个先决变量，观察 次数为n>g，令：g=g1+g0 k=k1+k0;;;判断第1个结构方程的识别状态 ;判断第2个结构方程的识别状态 ;六、识别小结;七、其他识别规则 ;当一个联立方程计量经济学模型系统中的方程??目比较多时，无论是从识别的概念出发，还是利用规范的结构式或简化式识别条件，对模型进行识别，困难都是很大的，或者说是不可能的。 理论上很严格的方法在实际中往往是无法应用的，在实际中应用的往往是一些经验方法。 关于联立方程计量经济学模型的识别问题，实际上不是等到理论模型已经建立了之后再进行识别，而是在建立模型的过程中设法保证模型的可识别性。 ;“在建立某个结构方程时，要使该方程包含前面每一个方程中都不包含的至少1个变量（内生或先决变量）；同时使前面每一个方程中都包含至少1个该方程所未包含的变量，并且互不相同。”;在实际建模时，将每个方程所包含的变量记录在如下表所示的表式中，将是有帮助的。 ;§6.3 联立方程模型的估计方法 ;一、估计方法的分类 ;2、系统估计法，又称为完全信息法 对整个模型系统中的所有方程同时进行估计，从而能够同时决定所有结构参数的估计量。 含：三阶段最小二乘法，完全信息极大似然法;2、使用条件 ① 被估计的结构方程是恰好识别的； ② 每个简化式方程的随机误差项都满足ols的 假定； ③ 先决变量之间不存在高度多重共线性。;第一步：用ols求;三、工具变量法;?工具变量与所要估计的结构方程中的前定变量之 间的相关性必须很弱，以免多重共线性； ?如果需要引入多个工具变量，则要求这些工具变 量之间不存在严重的多重共线性。; 例：;四、过度识别方程的估计方法： 二阶段最小二乘法 ; 例：;第二阶段：将③代入②，得到：;例6.3.1 考察下列模型： ;例6.3.2 模型： ;§6.4 联立方程模型的检验 ; 2、 用联立方程的估计方法估计参数时，检验以下 各项： ①方程参数的经济意义：符号，大小范围，参数之间的关系是否有合理的经济解释。 ②将方程用于模型样本期内和样本期外的预测，检验方程的拟合优度与预测精度。;为第i个内生变量的“均方百分比误差”， n为样本容量。; ;作业：1、识别下列模型：