联立方程识别.pptVIP

四、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。 变量 1 变量 2 变量 3 变量 4 变量 5 变量 6 … 方程 1 × × × 方程 2 × × × × 方程 3 × × × × 方程 4 × × × … 五、简化式识别条件（补充选讲） 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。 计 量 经 济 学 授 课：管理科学与工程学院 刘刚 公共信箱public2005@yeah.net（jiliang） 答疑时间周五晚，六教812系统工程教研室 必修课 48学时 闭卷考试 课件参考 本课件制作过程中重点参阅了以下作者的成果，在此表示衷心的感谢 祝发龙教授，山东工商学院 李子奈教授，清华大学 席尧生教授，重庆商学院 谢识予教授，复旦大学 丁永健教授，大连理工大学 周曙东教授，南京农业大学 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？ 收集到X,Y的样本观测值并进行参数估计后， 很难判断得到的估计结果 是方程(1)的参数估计量,还是方程(3)的参数估计量。 只能认为原模型中的方程(1)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”？ 变量之间的随机关系\\\\变量和方程关系式 什么是“具有确定(独立\唯一)的统计形式”？ 结构式模型中某一个结构方程与此模型中其他任何一个方程以及所有结构方程的任意线性组合相比较, 具有不完全相同的内生变量和先决变量 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识别的。 恒等方程由于不存在参数估计问题，所以也不存在识别问题。但是，在判断随机方