6第6章联立方程计量经济模型理论方法.ppt

第3个方程是平衡方程，不存在识别问题。 综合以上结果，该联立方程模型是可以识别的。 与从定义出发识别的结论一致。 四、简化式识别条件 ⒈简化式识别条件 如果已经知道联立方程模型的简化式模型参数，那么可以通过对简化式模型的研究达到判断结构式模型是否识别的目的。 由于需要首先估计简化式模型参数，所以很少实际应用。 ⒉例题 需要识别的结构式模型 已知其简化式模型参数矩阵为 判断第1个结构方程的识别状态 所以该方程是可以识别的。又因为 所以该方程是恰好识别的。 判断第2个结构方程的识别状态 所以该方程是可以识别的。又因为 所以该方程是过度识别的。 判断第3个结构方程的识别状态 所以该方程是不可识别的。 所以该模型是不可识别的。 可以从数学上严格证明，简化式识别条件和结构式识别条件是等价的。 《计量经济学—方法与应用》（李子奈编著，清华大学出版社，1992年3月）第104—107页。 讨论：阶条件是确定过度识别的充分必要条件吗？（李子奈，《数量经济技术经济研究》，1988年第10期） 五、实际应用中的经验方法 当一个联立方程计量经济学模型系统中的方程数目比较多时，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。” 该原则的前一句话是保证该方程的引入不破坏前面已有方程的可识别性。只要新引入方程包含前面每一个方程中都不包含的至少1个变量，那么它与前面方程的任意线性组合都不能构成与前面方程相同的统计形式，原来可以识别的方程仍然是可以识别的。 该原则的后一句话是保证该新引入方程本身是可以识别的。只要前面每个方程都包含至少1个该方程所未包含的变量，并且互不相同。那么所有方程的任意线性组合都不能构成与该方程相同的统计形式。 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。 ⒉简化式模型的矩阵形式 ⒊简单宏观经济模型的简化式模型 四、参数关系体系 ⒈定义 该式描述了简化式参数与结构式参数之间的关系，称为参数关系体系。 ⒉作用 利用参数关系体系，首先估计简化式参数，然后可以计算得到结构式参数。 从参数关系体系还可以看出，简化式参数反映了先决变量对内生变量的直接与间接影响之和，这是简化式模型的另一个重要作用。 例如，在上述模型中存在如下关系： Π21反映Yt-1对It的直接与间接影响之和； 而其中的β2正是结构方程中Yt-1对It的结构参数，显然，它只反映Yt-1对It的直接影响。 在这里，β2是Yt-1对It的部分乘数，Π21反映Yt-1对It的完全乘数。 注意：简化式参数与结构式参数之间的区别与联系。 §6.3联立方程计量经济学模型的识别The Identification Problem 一、识别的概念 二、从定义出发识别模型 三、结构式识别条件 四、简化式识别条件 五、实际应用中的经验方法 一、识别的概念 ⒈为什么要对模型进行识别？ 从一个例子看 消费方程是包含C、Y和常数项的直接线性方程。 投资方程和国内生产总值方程的某种线性组合（消去I）所构成的新方程也是包含C、Y和常数项的直接线性方程。 如果利用C、Y的样本观测值并进行参数估计后，很难判断得到的是消费方程的参数估计量还是新组合方程的参数估计量。 只能认为原模型中的消费方程是不可估计的。 这种情况被称为不可识别。 只有可以识别的方程才是可以估计的。 ⒉识别的定义 3种定义： “如果联立方程模型中某个结构方程不具有确定的统计形式，则称该方程为不可识别。” “如果联立方程模型中某些方程的线性组合可以构成与某一个方程相同的统计形式，则称该方程为不可识别。” “根据参数关系体系，在已知简化式参数估计值时，如果不能得到联立方程模型中某个结构方程的确定的结构参数估计值，则称该方程为不可识别。” 以是否具有确定的统计形式作为识别的基本定义。 什么是“统计形式”？ 什么是“具有确定的统计形式”？ ⒊模型的识别 上述识别的定义是针对结构方程而言的。 模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在识别问题。 如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程模型系统是可以识别的。反过来，如果一个模型系统中存在一个不可识别的随机方程，则认为该联立方程模型系统是不可以