联立方程计量经济模型
计量经济学之联立方程模型
计量经济学之联立方程模型引言联立方程模型（Simultaneous Equation Model，简称SEM）是计量经济学中的一个重要分析工具，用于研究多个经济变量之间的相互关系。
通过建立一组方程，可以理解变量之间的联动效应，并进行预测和政策分析。
本文将介绍联立方程模型的基本概念、建模步骤和常见的估计方法等内容。
基本概念联立方程模型的定义联立方程模型是指由多个方程组成的一种数学模型，用于描述多个经济变量之间的关系。
每个方程都包含一个因变量和若干个解释变量，以及一个误差项。
联立方程模型的核心思想是通过解方程组，得到各个变量的估计值，进而分析它们之间的关系。
基本假设在建立联立方程模型时，需要对变量之间的关系进行假设。
常见的基本假设有：1.线性关系假设：方程中的变量之间的关系是线性的。
2.独立性假设：各个方程中的误差项是独立的，即它们之间不存在相关性。
3.零条件均值假设：解释变量的条件均值为零，即解释变量的期望与误差项无关。
4.同方差假设：各个方程中的误差项方差相等。
建模步骤建立联立方程模型的步骤如下：步骤一：确定变量根据研究主题和数据可获得的变量，确定需要建立模型的变量集合。
步骤二：构建方程根据经济理论和实际问题，构建联立方程模型的方程形式。
每个方程包含一个因变量和若干个解释变量。
步骤三：参数估计通过收集数据，对联立方程模型进行参数估计。
常用的估计方法有最小二乘估计（Ordinary Least Squares，简称OLS）和广义矩估计（Generalized Method of Moments，简称GMM）等。
步骤四：模型诊断对估计得到的模型进行诊断，检验模型的拟合优度、参数显著性和误差项的假设等。
常见的诊断方法有虚拟变量检验、异方差性检验和序列相关性检验等。
步骤五：模型解释与政策分析根据估计得到的模型结果，解释各个变量之间的关系，并进行政策分析。
可以利用模型进行预测和模拟，评估不同政策对经济变量的影响。
计量经济学第9章1 联立方程模型9.1 课件
9.2.3 递归式模型
Y1
⒈定义
如果在一个联立方程组模型，第一个方程的内生变 量Y1 只决定于前定变量，而无其他内生变量；第二 个方程内生变量 Y2表示成前定变量和前一个内生变 量；第三个内生变量决定于前定变量和前两个内生
• 结构方程中的变量的系数称为结构系数，结构 参数反映的是被解释变量受解释变量的直接影 响程度。由模型的所有的结构参数组成的矩阵 称为结构参数矩阵，因此模型的经济意义明确
5.结构式模型的特点
• 由于结构模型具有偏倚性问题，所以不能直接 用OLS法求解模型的参数估计值
• 利用联立方程组进行预测，是根据前定变量的 值来预测内生变量的未来值。由于在结构方程 的右端出现了内生变量，所以无法进行预测
• 外生变量与滞后内生变量统称为先决变量。
• 滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重 要的不可缺少的一部分变量，用以反映经济系 统的动态性与连续性。
• 先决变量只能作为解释变量。
9.1.3 联立方程中方程的分类
按方程是否含有随机干扰项分：
1、随机方程式（行为方程式） 含有随机干扰项和未知参数的方程被称为随机 方程。随机方程中的参数需要估计
⒉联立方程模型的特点
（1）联立方程组模型是由若干个单一方程模型有机 结合而成的
（2）联立方程模型中可能同时包含随机方程和确定 性方程，但必须含有随机方程
（3）被解释变量和解释变量之间不仅是单向的因果 关系，有可能是互为因果，有的变量在某个方程为 解释变量，而在另一个方程中可能为被解释变量， 因此解释变量有可能是随机的不可控变量
⒉外生变量 (Exogenous Variables)
计量经济学(内蒙古大学)第九章 联立方程模型(1)
• 为什么？
经世致用 管人悟道
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2). 损失变量信息问题
C t 0 1Yt 1t I t 0 1Yt 2Yt 1 2 t Y C I G t t t t
• 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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3). 损失方程之间的相关性信息问题
C t 0 1Yt 1t I t 0 1Yt 2Yt 1 2 t Y C I G t t t t
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3).先决变量（Predetermined Variables） • 外生变量与滞后内生变量(Lagged Endogenous
Variables)统称为先决变量。
• 滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重要 的不可缺少的一部分变量，用以反映经济系统的 动态性与连续性。 • 先决变量只能作为解释变量。
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第九章 联立方程计量经济 模型理论方法(1)
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一、 问题的提出
1、经济研究中的联立方程计量经济学问题
2、计量经济学方法中的联立方程问题
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1、经济研究中的联立方程计量经济学问题
1). 研究对象
• 经济系统，而不是单个经济活动
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• 一般情况下，内生变量与随机项相关，即
Cov(Yt , t ) E((Yt E(Yt ))(t E(t )))
63联立方程计量经济学模型的识别niy
对于简化式模型
Y X
简化式识别条件为：
如果 R(2 ) gi 1，则第 i 个结构方程不可识别； 如果 R(2 ) gi 1，则第 i 个结构方程可以识别，并且
如果 k ki gi 1，则第 i 个结构方程恰好识别， 如果 k ki gi 1，则第 i 个结构方程过度识别。 其中 2 是简化式参数矩阵 中划去第 i 个结构方程所不包含的内 生变量所对应的行和第 i 个结构方程中包含的先决变量所对应的 列之后，剩下的参数按原次序组成的矩阵。
• 判断第1个结构方程的识别状态
00
1 1
2
0
R(00 ) 2 g 1
所以，该方程可以识别。
因为
k k1 1 g1 1
所以，第1个结构方程为恰好识别的结构方程。
• 判断第2个结构方程的识别状态
ห้องสมุดไป่ตู้ 1
00 1
2
0
3
0
R(00 ) 2 g 1
所以，该方程可以识别。 因为
• 将后一部分称为阶条件（Order Conditon）， 用以判断结构方程恰好识别或者过度识别。
⒉例题
Ct 0 1Yt 2Ct1 3 Pt1 1t I t 0 1Yt 2Yt1 2t
Yt Ct It
1
0
0 1
1 0 1 0
0
2
2
0
0
3
1 1 1 0 0 0 0
⒌如何修改模型使不可识别的方程变成可 以识别
• 或者在其它方程中增加变量； • 或者在该不可识别方程中减少变量。 • 必须保持经济意义的合理性。
三、结构式识别条件
⒈结构式识别条件
计量经济学知识点整理：联立方程
联立方程模型一、概念：联立方程模型系统将变量分为内生变量和外生变量两大类。
由系统决定的，同时也对模型系统产生影响，它会受到随机项的影响。
一般都是经济变量。
每一个内生变量的值都要利用模型中的全部方程才能决定。
外生变量：是不由系统决定的变量，是系统外变量，取值由系统外决定。
一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素。
外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。
外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。
注：联立方程模型中有多少个内生变量就必定有多少个方程：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接结构关系的计量经济学方程系统称为结构式模型。
结构方程的正规形式：将一个内生变量表示为其他内生变量、先决变量和随机干扰项的函数形式完备的结构式模型：g个内生变量、k个先决变量、g个结构方程行为方程：描述变量之间经验关系的方程，含有未知的参数和随机扰动项。
例如：凯恩斯收入决定模型中的消费函数制度方程：由法律、制度、政策等制度性规定的经济变量之间的函数关系，如税收方程。
恒等式：定义方程式和平衡方程。
简化式模型：用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量所形成的模型。
参数关系体系：描述简化式参数与结构式参数之间的关系。
二、识别方程之间的关系有严格的要求，一个方程模型想要能估计，必须可识别。
∴进行模型的估计之前需要判断模型是否可以识别（即是否能被估计）。
1、识别的基本定义：是否具有确定的统计形式。
注：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。
反之不识别。
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。
恰好识别：某一个随机方程只有一组参数估计量过度识别：某一个随机方程具有多组参数估计量方程的线性组合是否得到的新方程具有与消费方程相同的统计形式，决定了方程也是否是可以识别的。
计量经济学联立方程模型
第十八页，编辑于星期三：八点 一分。
第十九页，编辑于星期三：八点 一分。
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第十七页，编辑于星期三：八点 一分。
计量第12章联立方程模型
VS
假设条件
为了使模型具有可解性和可估计性，需要 设定一些假设条件。这些条件可能包括变 量的线性关系、误差项的独立性、同方差 性等。这些假设条件的选择应根据实际问 题和数据的特征来确定。
参数估计方法
最小二乘法（OLS）
最小二乘法是联立方程模型中最常用的参数估计方法之一。它通过最小化残差平方和来估 计模型的参数。这种方法简单易行，但在存在异方差性、自相关等问题时，可能导致估计 结果不准确。
联立方程模型的估计需要使用复 杂的计算方法和软件，对研究者 的计量经济学知识要求较高。
改进方向探讨
模型识别方法的改进
01
通过引入新的识别方法或改进现有数据收集和处理技术的提升
02 利用现代数据收集和处理技术，提高数据的质量和可
获得性，从而扩大联立方程模型的应用范围。
递归模型
模型中某些变量可以由其他变量唯一确定。
非递归模型
模型中所有变量相互依赖，无法由其他变量 唯一确定。
建模目的与意义
分析经济政策变化对经济系统的 影响。
描述经济系统中多个变量之间的 相互关系。
目的
01
03 02
建模目的与意义
• 预测经济变量的未来走势。
建模目的与意义
01
意义
02
提供了一种全面、系统的分析方法，有助于深入了解经济系统的运行 规律。
计量第12章联立方程模型
目录
• 联立方程模型概述 • 联立方程模型的构建 • 联立方程模型的识别与估计 • 联立方程模型的应用举例 • 联立方程模型与其他模型的关系 • 联立方程模型的优缺点及改进方向
01
联立方程模型概述
定义与特点
定义
联立方程模型（Simultaneous Equation Models）是一组 相互依赖的线性方程，用于描述经济系统中多个变量之间的 相互关系。
计量经济学联立方程模型evlr
需求函数 Pt 1 2Qt 2t
模型的简化式：
Qt
1 21 1t 2 2t 122 122
11 u1t
Pt
1 12 122
21t 2t 122
21 u2t
1 21 122
11
1 12 122
21
供求模型都不可识别。
在需求函数中引入收入变量 Yt来说明
变其量中。，Y如1，果，模Y型m 中为有m个常内数生项变，量X1；可X1视,为,始X k终为取k个值前为定1
的外生变量。
引入向量和矩阵记法
11 12 1m
R 21
22
2m
,
m1
m2
mm
Y1t
Y
Y2t
,
Ymt
11 12 1K
β
21
22
2K
,
m1
Yt Ct It Gt
变形为： Ct 0 1Yt 2Tt 1t , It 0 1Yt1 2rt 2t , Tt 0 1Yt 3t ,
Yt Ct It Gt 0
恒等方程无识别问题，因为无未知参数。
讨论第一个方程的识别性。根据阶条件的两个等价条 件，可知第一个方程是过度识别的。
（二）简单的例子
简单的两方程宏观经济模型
Ct Yt t
Yt Ct It
其简化式模型：
Ct
1
It
1
1
t
Π1It
ut
Yt11It11t
Π2It
ut
第一个方程的最小二乘估计为
Ct It
Πˆ 1 t
I
2 t
t
根据：
ˆ 1 ˆ
Πˆ 1
t
Ct It
计量经济学-第六章：联立方程计量经济模型
It
2122Yt1
23Gt
v2t
Yt 3132Yt133Gtv3t
3.简化式模型的矩阵表示
Ct 1112Yt113Gtv1t
It
2122Yt1
23Gt
v2t
Yt 3132Yt133Gtv3t
C t
Y It Yt11 Nhomakorabea12
13
21
22
23
31
32
33
1
X
Y G
t
结构式模型的导出的结果：
C Itt001100 1 1001111112( 111 1 21)11YYt t1111111 111G Gttu11ut111t 1uu1212tt111u2u21tt Yt 10 1011121Yt11111Gt 1u1 t 1 u2t1
而简化式模型的一般表示：
Ct 1112Yt113Gtv1t
Ct 0 1Yt u1t It 0 1Yt 2Yt1 u2t
Yt Ct It Gt
◇联立方程模型中方程、变量及其属性 方程包括：随机方程、确定性方程 按变量性质：内生变量、外生变量 按因果关系：解释变量、被解释变量 内生变量：是随机变量，内生变量之间相互影响， 内生变量还受到外生变量的影响 外生变量：是确定性变量，对内生变量产生影响 先决变量：外生变量、滞后内生变量
2.模型的一般表示方法 对于联立方程模型，可描述为： g个内生变量（g个方程），内生变量用向量Y表示； k个先决变量，先决变量用向量X表示； 则结构式模型矩阵表示为：
参数矩阵为：
U
◇写出下列简单宏观计量经济模型的矩阵形式：
Ct 0 1Yt u1t It 0 1Yt 2Yt1 u2t
联立方程计量经济学模型案例
第六章 联立方程计量经济学模型案例1、下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型，已经判断消费方程式恰好识别的，投资方程是过度识别的。
对模型进行估计。
样本观测值见表6.101211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ-=+++⎧⎪=++⎨⎪=++⎩表6.1 中国宏观经济数据 单位：亿元（1） 用狭义的工具变量法估计消费方程选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量，过程如下：结果如下：所以，得到结构参数的工具变量法估计量为：012ˆˆˆ582.27610.2748560.432124ααα===，， （2） 用间接最小二乘法估计消费方程消费方程中包含的内生变量的简化式方程为：1011112120211222t t t ttt t t C C G Y C G πππεπππε--=+++⎧⎨=+++⎩ 参数关系体系为：11121210012012122000παπαπααππαπ--=⎧⎪--=⎨⎪-=⎩用普通最小二乘法估计，结果如下：所以参数估计量为：101112ˆˆˆ1135.937,0.619782, 1.239898πππ=== 202122ˆˆˆ2014.368,0.682750, 4.511084πππ=== 所以，得到间接最小二乘估计值为：12122ˆˆ0.274856ˆπαπ==211121ˆˆˆˆ0.432124απαπ=-= 010120ˆˆˆˆ582.2758απαπ=-= （3）用两阶段最小二乘法估计消费方程第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程，得到1ˆ2014.3680.68275 4.511084t t tY C G -=++ 用Y 的预测值替换消费方程中的Y ，直接用OLS 估计消费方程，过程如下：也可以用工具变量法估计消费方程，过程如下：结果如下：综上所述，可知道，对于恰好识别方程，三种方法得到的结论是一样的。
《计量经济学》-联立方程模型
γ 2k
X
kt
u2t
L L L L L L
bg1Y1t b Y g2 2t L b Y gg gt γ X g1 1t γ X g2 2t L γ X gk kt ugt
结构方程的个数等于内生变量的个数，称为完备模型
10
结构型的矩阵表示（一）
b11 b12 L
b21
b22
L
L L L
c5
a2b1 a b
,
c6
a3b1 a b
17
1.结构方程的识别
恰好识别：通过简化模型的参数估计值和参数关系式可以得到 结构方程的参数估计值的惟一解，该结构方程恰好识别
过度识别：通过简化模型的参数估计值和参数关系式可以得到 结构方程的参数估计值的多个解，该结构方程过度识别
不可识别：通过简化模型的参数估计值和参数关系式可以得不 到结构方程的参数估计值，该结构方程不可识别
u1t
u2
t
Ut
u
BYt ΓXt Ut
或
B
Γ
Yt Xt
Ut
12
2. 简化型
Ct
a1b2 1 a1
b1
Yt 1
a1 1 a1
b1
Gt
u1t
a1u2t b1u1t 1 a1 b1
It
b2 ( 1
1 a1 ) a1 b1
Yt
1
b1 1 a1 b1
Gt
u2 t
第九章
联立方程模型
主要内容
联立方程模型的概念 联立方程模型的形式 模型的识别 联立方程模型的参数估计
2
一. 联立方程模型的概念
由若干个单一线性经济计量方程构成联立方程组，描述整个经 济系统的模型称为联立方程经济计量模型，简称联立方程模型
联立方程计量经济学模型的识别与估计
CWYKW tPtttGt1O300000\0y21010001100(00010容易验证该矩阵的秩为5，与整个模型w G T T Y tGt t t t1t1竹000000V1V2V2E1000000000000000)，从而是可以识别的。
°202300Gt 0 0 1 0 0)联立方程计量经济学模型的识别与估计Klein于1950年建立的旨在分析美国两次世界大战间经济发展的小型宏观计量经济学模型如下：消费：c t=%+〜n t+僞耳i+〜（％+%）+%投资：人=兀+久存+侑耳1+峡1+纭工资：叫=卩0+人（Y t+T t叫丿+卩2（I1+T t1“Gt1）+泾+妆收入：Y t=C t+I t+G t T t利润：n t=y t w pt w Gt资本存量：£=—+仪i其中，Y,C，/,%，%，〃，K,G,T,t分别代表收入、消费、投资、私人工资、政府工资、利润、资本存量、政府支出、税收与时间。
1）模型的识别该模型中的内生变量共6个,分别为Y,C,I,W p,n,K,外生变量分别为为“G，G,T，t，先决变量共9个，分别为为岭1〃…，K1,W Gt,G t，Tt,t,咚1，—对于该模型的识别过程如下：对于消费方其中未包含的变量在其他方程中对应系数所组成的矩阵I Y K K w G T T Y tt t t t1Gt1t t t1t1100传0000000V10V20V1E E V31100011000010*******(1011000000)容易验证该矩阵的秩为5，与整个模型系统的内生变量减1后相等，从而是可以识别的。
另一方面，由于k心=103=7>2=31=21,因此，消费方程是过度识别的。
对于投资方程，其中未包含的变量在其他方程中对应系数所组成的矩阵为：另一方面，由于k心=103=7>1=21=9t1，因此，投资方程是过度识别的。
对于工资方程，其中未包含的变量在其他方程中对应系数所组成的矩阵为：cIn K tttt10线001B0111000010(0101容易验证该矩阵的秩为5，与整个模型系统的内生变量减1后相等，从而是可以识别的。
联立方程计量经济学模型的系统估计fkaf
⑵ 3SLS估计量比2SLS估计量更有效。为什么？
⑶如果是对角矩阵，即模型系统中不同结构方程的随 机误差项之间无相关性，那么可以证明3SLS估计量 与2SLS估计量是等价的。
⑷这反过来说明，3SLS方法主要优点是考虑了模型系 统中不同结构方程的随机误差项之间的相关性。
得到方程随机误差项的估计值。
Zi Y0i Xi0
Y0i
X
i 0
i 0
OLS
Y0i
X
i 0
X ( X X ) 1 X Y0i
估计
Zi Y0i
X
i 0
i (ZiZi ) 1 ZiYi
OLS估计
Yi Z i i eil yil yil
⑵ 求随机误差项方差—协方差矩阵的估计量
ei ei1
• 3SLS是由Zellner和Theil于1962年提出的同时 估计联立方程模型全部结构方程的系统估计方 法。
• 其基本思路是 3SLS=2SLS+GLS 即首先用2SLS估计模型系统中每一个结构方 程，然后再用GLS估计模型系统。
⒉三阶段最小二乘法的步骤
⑴ 用2SLS估计结构方程
Yi Z i i ~ i
三、完全信息最大似然法简介 （FIML,Full Information Maximum Likelihood）
⒈概念
• 另一种已有实际应用的联立方程模型的系统估 计方法。
• Rothenberg和Leenders于1964年提出一个线性 化的FIML估计量。
• FIML是ML的直接推广，是在已经得到样本观 测值的情况下，使整个联立方程模型系统的或 然函数达到最大以得到所有结构参数的估计量。
联立方程计量经济模型理论方法(IV)
联立方程计量经济模型在政策制定、市场预测、 投资决策等方面具有重要的指导意义。
目的与意义
研究联立方程计量经济模型的理论方法，有助于深入理解经济现象的本质 和内在规律，提高预测和决策的准确性。
通过不断完善和优化联立方程计量经济模型，可以更好地揭示变量之间的 复杂关系，为政策制定提供科学依据。
广义矩估计法
模拟退火算法是一种基于物理过程的 优化算法，通过模拟系统退火过程来 寻找最优解。
最大似然估计法
最大似然估计法是一种基于概率的参 数估计方法，通过最大化似然函数来 估计模型的参数。
模拟退火算法
广义矩估计法是一种基于矩的参数估 计方法，通过最小化预测矩与实际矩 之间的偏差来估计模型的参数。
03
结合多种估计方法，如最小二乘 法、最大似然法和矩估计等，以 提高估计的效率和准确性。
模型的新应用领域
金融市场分析
用于分析金融市场的动态关系和预测金融风险。
健康经济学
用于研究健康状况与经济因素之间的关系，以 及评估医疗保健政策的影响。
环境经济学
用于分析环境与经济发展之间的关系，以及评估环境政策的效果。
产业关联与产业链
联立方程计量经济模型可以用于分析产业关联和产业链问题，研究 不同产业之间的相互关系和影响。
05
新估计方法
01
广义矩估计(GMM)
利用所有可能的矩条件来估计模 型参数，提高了估计的稳健性和 准确性。
贝叶斯估计
02
03
混合估计方法
结合贝叶斯理论和计量经济学， 通过构建先验分布来估计模型参 数，考虑了参数的不确定性。
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• 外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。 • 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。
⒊ 先决变量（Predetermined Variables）
t
0 1Yt 0 1Yt
1t Y 2 t1
2t
Yt Ct I t Gt
• 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？
⒊损失方程之间的相关性信息问题
CI tt
0 1Yt 0 1Yt
⒋完备的结构式模型的矩阵表示
• 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。
Y X
Y
()
X
Y
Y1
Y2
二、计量经济学方法中的联立方程 问题
⒈随机解释变量问题
CI tt
0 1Yt 0 1Yt
1t 2Yt1
2t
Yt Ct I t Gt
• 解释变量中出现随机变量，而且与误差项相关。 • 为什么？
⒉损失变量信息问题
C I t
1t t I t Gt
• 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。
• 表现于不同方程随机误差项之间。
• 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。
⒋结论
• 如果采用OLS估计联立方程计量经济学模型，会产 生联立性偏误(simultaneity bias)。
一、经济研究中的联立方程计量经济学 问题
⒈ 研究对象
• 经济系统，而不是单个经济活动 “系统”的相对性
• 相互依存、互为因果，而不是单向因果关系 • 必须用一组方程才能描述清楚
⒉一个简单的宏观经济系统
• 由国内生产总值Y、居民消费总额C、投资总额I和 政府消费额G等变量构成简单的宏观经济系统。
本章内容
§6.1 联立方程计量经济学模型的提出 §6.2 联立方程计量经济学模型的基本概念 §6.3 联立方程计量经济学模型的识别 §6.4 联立方程计量经济学模型的估计 §6.5 联立方程计量经济学模型的讨论
§6.1 问题的提出
一、经济研究中的联立方程计量经济学问题 二、计量经济学方法中的联立方程问题
• 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。
• 这就从计量经济学理论方法上提出了联立方程问 题。
§6.2联立方程计量经济学模型的若干 基本概念
一、变量 二、结构式模型 三、简化式模型 四、参数关系体系
一、变量
⒈内生变量 （Endogenous Variables）
Cov(Yi , i ) E((Yi E(Yi ))(i E(i )))
E((Yi E(Yi ))i ) E(Yi i ) E(Yi )E(i ) E(Yi i )
0
• 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。
⒉外生变量 (Exogenous Variables)
1
2
11 21
12 22
1n
2n
g
g1
g2
gn
• 外生变量与滞后内生变量(Lagged Endogenous
Variables)统称为先决变量。 • 滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重
要的不可缺少的一部分变量，用以反映经济系 统的动态性与连续性。 • 先决变量只能作为解释变量。
二、结构式模型 Structural Model
⒈定义
• 根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间 直接结构关系的计量经济学方程系统称为结构式模 型。
• 对联立方程模型系统而言，已经不能用被解释 变量与解释变量来划分变量，而将变量分为内 生变量和外生变量两大类。
• 内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它 的参数是联立方程系统估计的元素。
• 内生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，即
• 结构式模型中的每一个方程都是结构方程 （ Structural Equations ）。
• 各个结构方程的参数被称为结构参数（ Structural Parameters or Coefficients ） 。
• 将一个内生变量表示为其它内生变量、先决变量和 随机误差项的函数形式，被称为结构方程的正规形 式。
• 将政府消费额G由系统外部给定，其他内生。
Ct 0 1Yt 1t
I
t
0
1Yt
2Yt1
2t
Yt Ct I t Gt
• 在消费方程和投资方程中，国内生产总值决定居 民消费总额和投资总额；
• 在国内生产总值方程中，它又由居民消费总额和 投资总额所决定。
y11
y21
y12 y22
y1n
y2n
Yg
y
g1
yg2
y
gn
X
X
1
X2
x11
x21
x12 x22
x1n
x2n
Xk
x
k
1
xk2
xkn
⒉结构方程的方程类型
行为方程 技术方程 随机方程 制度方程 统计方程 定义方程 恒等方程 平衡方程 经验方程
没有经济意义， 越少越好
没有经济意义， 越少越好
⒊完备的结构式模型
• 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。
• 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。