第十一章 联立方程组模型(修改).ppt

* 由于模型是恰好识别的，则由结构型模型系数与简化型模型系数之间的关系，可以惟一地解出结构型模型系数的估计，从而得到结构型模型的估计为： * 2.过度识别方程的TSLS估计 考虑在宏观经济活动中，当期消费行为还要受到上一期消费的影响，当期的投资行为也要受到上一期投资的影响，因此，在上述模型里再引入 和 的滞后一期变量 和 。这时模型可以写为: * 用阶条件和秩条件对上述模型进行识别判断（过程略），结论是消费函数和投资函数均是过度识别的。需要用TSLS对方程组的参数进行估计。 * 首先，估计消费函数。进入EViews软件，确定时间范围；编辑输入数据。然后按路径：Qucik/Estimate的equation/Equation specification/Method/TSLS，进入估计方程对话框，将method按钮点开，这时会出现估计方法选择的下拉菜单，从中选“TSLS”，即 两阶段 最小二 乘法。 TSLS 对方程组的参数进行估计 * 当TSLS法选定后，便会出现 “Equation Specification” 对话框: * “Equation Specification”对话框有两个窗口: 第一个窗口写要估计的方程,如写： 第二个窗口写该方程组中所有的前定变量，EViews要求将截距项也看成前定变量。如写： 其中， 分别为 的滞后一期。然 后按“OK”，便显示 出估计结果 。 可以用同样的方法 对投资方程进行估 计。 * 最后得到该联立方程模型的估计式为： * 本章小节 1. 联立方程模型是用若干个相互关联的单一方程，同时表示一个经济系统中经济变量相互联立依存性的模型 2. 联立方程模型中的内生变量和外生变量。联立方程模型中外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量 3. 联立方程模型中的联立方程偏倚 4. 联立方程模型的结构型模型和简化型模型 * 5. 对联立方程的识别最直观的理解，是看能否从简化型模型参数估计值中合理求解出结构型模型参数的估计值。模型的恰好识别；过度识别；不可识别 6. 判断模型识别性的阶条件和秩条件 7. 联立方程模型的估计： 递归型——用OLS法估计 恰好识别——可用间接最小二乘法估计 过度识别和恰好识别——可用二阶段最小二乘法估计 不可识别——无法估计 * 第十一章 结 束 了！ * 方程不可识别的原因一个方程的统计形式在模型中不唯一。 一个结构型方程的识别状况，决定于不包含在这个方程中，但包含在模型其他方程中变量的个数。 这类变量过少——不可识别 这类变量过多——过度识别 这类变量适度—— 恰好识别 结论 * 三、模型识别的方法 1. 识别的阶条件 —— 识别的必要条件 思想： 一个结构型方程的识别，取决于不包含在这个方程中，而包含在模型其他方程中变量的个数，可从这类变量的个数去判断方程的识别性质。 * 引入符号： —— 模型中内生变量的个数（即方程的个数） —— 模型中第 个方程中包含的内生变量的个数 —— 模型中前定变量的个数 —— 模型中第 个方程中包含的前定变量的个数 则模型中变量总数为 第 个方程中包含的变量总个数为 第 个方程中不包含的变量总个数为 * 方程识别的阶条件（必要条件） 方式1 一个方程可识别时，其不包含的变量总个数（内生变量+前定变量）大于或等于模型中内生变量总个数减1。 若方程可识别，则： 当 方程恰好识别 当 方程过度识别 阶条件的逆否命题： 如果 方程不可识别 * 模型的一个方程中不包含的前定变量个数（ ），大于或等于该方程中包含的内生变量个数