第六章联立方程计量经济学模型

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第六章联立方程计量经济学模型
* 外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变 量、虚变量。
* 一般情况下,外生变量与随机项不相关。 ③ 先决变量(前定变量)
外生变量与滞后内生变量统称为先决变量。 ④ 解释变量和被解释变量
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。
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③ 完备的结构式模型
v 具有g个内生变量、k个先决变量、g个结构方程的 模型被称为完备的结构式模型。
v 在完备的结构式模型中,独立的结构方程的数目等 于内生变量的数目,每个内生变量都分别由一个方 程来描述。
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2.简化式模型
v 把结构式模型的内生变量表示成先决变量和扰动项 的函数。
v 简化式模型中每个方程称为简化式方程,方程的参 数称为简化式参数。
v 简化式参数:反映前定变量对内生变量的总影响。 v 由于简化式模型中作为解释变量的变量中没有内生
变量,可以采用普通最小二乘法估计每个方程的参 数,所以它在联立方程模型研究中具有重要的作用。
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例6.1.1: 简化式模型:
p、q内生,y、w先决
例6.2.4 供求平衡模型为: 供: 求: p、q内生,y、w先决
可能恰好 未能识别
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五、识别的秩条件
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 结构式模型 秩条件:在结构式模型的参数矩阵[ΒΓ]中,
v 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。
v 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。
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现有收入决定模型如下:
其中:Y是收入,C是消费支出,I是投资,T是税收,IM是进口, P是价格总水平,G是政府支出,E是出口
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二、结构式模型和简化式模型
⒈结构式模型 ① 定义
❖ 描述经济变量关系结构的完整方程系统,结构方 程式把内生变量表示成其它内生变量、先决变量 和扰动项的函数。
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1、变量
① 内生变量
❖ 内生变量是具有某种概率分布的随机变量,是由 模型系统决定的,同时也对模型系统产生影响。
❖ 内生变量一般都是经济变量。 ❖ 一般情况下,内生变量与随机项相关。
② 外生变量
❖ 外生变量一般是确定性变量,由模型以外决定的 变量。外生变量影响系统,但本身不受系统的影 响。
第六章联立方程计量经 济学模型
2020/11/28
第六章联立方程计量经济学模型
§6.1 引言
一、联立方程模型问题的提出 二、联立方程模型的若干基本概念
第六章联立方程计量经济学模型
一、联立方程模型问题的提出
1、单一方程模型与联立方程模型 单一方程模型:一个被解释变量和若干解释变量。 联立方程模型包括两个以上的方程,特点是:任一 方程的参数估计必须考虑其它方程提供的信息,对 单独一个方程用ols,会产生偏误和不一致性。 例,由国内生产总值Y、居民消费总额C、投资总 额I和政府支出G等变量构成简单的宏观经济系统。
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⒉作用
v 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。
v 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。
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三、联立方程偏倚 v 在结构式模型中,一些变量可能在一个方程
v 3、假定第i个方程排除的变量中没有一个在第j 个方程中出现(即:第j个方程也排除了相同的 变量),则第i个方程是不可识别的;
v 4、如果两个方程都包含有相同的变量,或者说 两个方程的统计形式相同,则这两个方程均不 可识别。
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八、实际应用中的经验方法
v 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。
设模型包含g个内生变量、k个先决变量,观察次数N
i=1,2,…N
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用矩阵表示:

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设B非奇异,将B-1左乘①式得: 令:
则简化式模型为:
i=1,2,…N
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4、参数关系体系 ① 定义
v 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损失变量信息问题 ❖ 如果用单方程模型的方法估计某一个方程,将 损失变量信息。 ❖ 为什么?
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⒊损失方程之间的相关性信息问题
v 联立方程模型系统中每个随机方程之间往往存在 某种相关性。
v 表现于不同方程随机误差项之间。 v 如果用单方程模型的方法估计某一个方程,将损
失不同方程之间相关性信息。
四、识别的阶条件
识别的条件:阶条件(必要)和秩条件(充分) 设:m----模型的全部变量个数
g----模型所包含的内生变量个数 (模型的方程个数)
k----模型所包含的先决变量个数 hi----第i个方程所包含的变量个数
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令:g=g1+g0 k=k1+k0
g1 --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
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二、识别的分类
1、恰好识别:方程式的结构型参数可由其简化型 系数求出,而且仅有唯一解,则该方程式称为恰 好识别。
2、过度识别:方程式的结构型参数可由其简化型 系数求出,但解不唯一,则该方程式称为过度识 别。
3、未能识别:没有解。
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三、从定义出发识别模型
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v 判断第2个结构方程的识别状态
所以,该方程可以识别。 因为m-h2=6-3>g-1 所以,第2个结构方程为过度识别的结构方程。 ◇ 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。
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六、识别小结
1、识别是针对联立方程模型的每个方程; 2、恒等式没有识别问题,为了操作简便,应参
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2、联立方程模型研究对象 v 经济系统,而不是单个经济活动 “系统”的相对性 v 相互依存、互为因果,而不是单向因果关系 v 必须用一组方程才能描述清楚
3、计量经济学方法中的联立方程问题 * 随机解释变量问题
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v 解释变量中出现随机变量,而且与误差项相关。 为什么?
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模型的识别问题实际上是模型的估计或评价问题。 不是就整个方程组,而是对每一个方程逐一识别。
一、识别的定义
1、能否从所估计的简化式系数中求得结构式方程 的参数估计值,如果能,则称该结构式方程是 可识别的。
2、模型中的某个结构式方程是否具有唯一的统 计形式,如果有,则称该结构式方程是可识别 的。 统计形式:变量和方程关系式
与计算; 3、常数项处理(见例题6.2.6);
当每一个随机方程都有常数项,可省去。 思考:如果不是每一个随机方程都有常数项,
会有什么问题? 4、识别程序
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七、其他识别规则
v 1、如果一个方程包含一个内生变量和模型系统 中的全部前定变量,这个方程是恰好识别的;
v 2、如果一个方程包含了模型系统中的全部变 量,这个方程是不可识别的;
例:
其中:
为内生变量,
为先决变量
三个方程必须同时求解,才能求得唯一解。 求解的必要条件:方程个数等于内生变量个数。
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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。
3、分段递归模型 将整个方程组分为若干段,段内联立,段间递归。
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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
1、 m-hi≥g-1
m-hi>g-1 第i个方程可能过度识别 m-hi=g-1 第i个方程可能恰好识别
2、 k0 ≥ g1 -1
k0 ≥ g1 -1 该方程可能过度识别 k0 ≥ g1 -1 该方程可能恰好识别
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例6.2.3 某商品的供求平衡模型为: 供: 求:
可能过度 未能识别
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例6.1.2,由结构式导出简化式
其中:Ci:消费函数,Yi:收入, Si:储蓄,
把(1)代入(2):
……内生 ……外生
把(3)代入(1):
简化式:
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3.结构式模型和简化式模型的矩阵表示
❖ 习惯上用Y表示内生变量,X表示先决变量,μ表示 随机项,β表示内生变量的结构参数,γ表示先决 变量的结构参数,如果模型中有常数项,可以看成 为一个外生的虚变量,它的观测值始终取1。
例6.2.1 假设供求平衡模型为:
模型可表示为: 简化式:
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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。 例6.2.2 假设供求平衡模型为:
简化式:
第六章联立方两个方程的混合式有相同的统计形式。 (或:包含了所有的变量)
❖ 结构式模型中的每一方程称结构式方程,其系数 称结构参数。
❖ 结构参数:反映解释变量对被解释变量的直接影 响。
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② 结构方程的方程类型
v 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。
v 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)
划去被识别方程的那一行,划去方程 中出现的变量的所有列,剩下的矩阵 的秩等于g -1
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例6.2.5
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例6.2.6
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v 判断第1个结构方程的识别状态
所以,该方程可以识别。 因为m-h1=6-4=g-1 所以,第1个结构方程为恰好识别的结构方程。
不同的结构参数和先决变量表示。

用ols。 当
互不相关时,三个方程完全独立 相关时,需用Zellner估计法。
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§6.2 联立方程计量经济学模型的识别
一、识别的定义 二、识别的分类 三、从定义出发识别模型 四、识别的阶条件 五、识别的秩条件 六、识别小结 七、识别的其他规则 八、实际应用中的经验方法
v 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
v 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
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现有收入决定模型如下:
其中:Y是收入,C是消费支出,I是投资,T是税收,IM是进口, P是价格总水平,G是政府支出,E是出口
中作为解释变量,而在另一个方程中又作为 被解释变量。这就使得解释变量与随机误差 项之间存在相关关系,从而违背了最小二乘 法的一个重要假定,估计量是有偏和不一致 的,即联立方程偏倚。
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四、多方程模型的类型 有些多方程模型具有联立的特性,要同时求
解,有些不联立,不需同时求解。 1、联立方程模型
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说明
v 上述识别的定义是针对结构方程而言的。 v 模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在识
别问题。 v 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。 v 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,在判断随机方程的识别性问 题时,应该将恒等方程考虑在内。
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⒋结论
v 必须发展新的估计方法估计联立方程计量经济学 模型,以尽可能避免出现这些问题。
v 这就从计量经济学理论方法上提出了联立方程问 题。
第六章联立方程计量经济学模型
二、 联立方程模型的若干基本概念
◘ 变量 ◘ 结构式模型和简化式模型 ◘ 联立方程偏倚 ◘ 多方程模型的类型
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