第六章联立方程计量经济学模型理论与方法(计量经济学.pptx

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1、第六章第六章 联立方程计量经济模型理论联立方程计量经济模型理论方法方法The Theory and Methodology of the Simultaneous-Equations Econometrics Model(SEM)本章内容本章内容 6.1 6.1 联立方程计量经济学模型的提出联立方程计量经济学模型的提出 6.2 6.2 联立方程计量经济学模型的基本概念联立方程计量经济学模型的基本概念 6.3 6.3 联立方程计量经济学模型的识别联立方程计量经济学模型的识别 6.4 6.4 联立方程计量经济学模型的估计联立方程计量经济学模型的估计 6.5 6.5 联立方程计量经济学模型的讨论联立

2、方程计量经济学模型的讨论 6.1 6.1 问题的提出问题的提出一、经济研究中的联立方程计量经济学问题一、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二、计量经济学方法中的联立方程问题 一、经济研究中的联立方程计量经济学一、经济研究中的联立方程计量经济学问题问题 研究对象研究对象 经济系统，而不是单个经济活动经济系统，而不是单个经济活动 “系统系统”的相对性的相对性 相互依存、互为因果，而不是单向因果关系相互依存、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必须用一组方程才能描述清楚 一个简单的宏观经济系统一个简单的宏观经济系统 由国内生产总值由国内生产总值Y

3、 Y、居民消费总额、居民消费总额C C、投资总额、投资总额I I和和政府消费额政府消费额G G等变量构成简单的宏观经济系统。等变量构成简单的宏观经济系统。 将政府消费额将政府消费额G G由系统外部给定，其他内生。由系统外部给定，其他内生。 tttttttttttGICYYYIYC21210110 在消费方程和投资方程中，在消费方程和投资方程中，国内生产总值决定居国内生产总值决定居民消费总额和投资总额；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。投资总额所决定。二、计量经济学方法中的联立方程二、计量经济学方法中的联立

4、方程问题问题随机解释变量问题随机解释变量问题 解释变量中出现随机变量，而且与误差项相关。解释变量中出现随机变量，而且与误差项相关。 为什么？为什么？tttttttttttGICYYYIYC21210110损失变量信息问题损失变量信息问题 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。失变量信息。 为什么？为什么？tttttttttttGICYYYIYC21210110损失方程之间的相关性信息问题损失方程之间的相关性信息问题 联立方程模型系统中每个随机方程之间往往存在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。某种相关性。 表现于不同方

5、程随机误差项之间。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，将损如果用单方程模型的方法估计某一个方程，将损失失不同方程之间相关性信息。不同方程之间相关性信息。 tttttttttttGICYYYIYC21210110结论结论 如果采用如果采用OLSOLS估计联立方程计量经济学模型，会产估计联立方程计量经济学模型，会产生生联立性偏误联立性偏误( (simultaneity bias) )。 必须发展新的估计方法估计联立方程计量经济学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。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

6、了联立方程问这就从计量经济学理论方法上提出了联立方程问题。题。 6.26.2联立方程计量经济学模型的若干联立方程计量经济学模型的若干基本概念基本概念 一、变量一、变量二、结构式模型二、结构式模型三、简化式模型三、简化式模型四、参数关系体系四、参数关系体系一、变量一、变量内生变量内生变量 （Endogenous Variables） 对联立方程模型系统而言，已经不能用被解释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，而变量与解释变量来划分变量，而将变量分为内将变量分为内生变量和外生变量两大类。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，它内生变量是具有某

7、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。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。系统产生影响。 内生变量一般都是经济变量。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，即一般情况下，内生变量与随机项相关，即 Cov YE YE YEiiiiii( ,)( )()0)()()()()(iiiiiiiiiYEEYEYEYEYE 在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变量，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。又可以在不同的方程中作为解释变量

8、。外生变量外生变量 (Exogenous Variables) 外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概外生变量一般是确定性变量，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率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素。元素。 外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。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、外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。虚变量。 一般情况下，外生变量与随机项不相关。一般情况下，外生变量与随机项不相关。 先决变量先决变量（Predetermined Variables） 外生变量与滞后内生变量外

9、生变量与滞后内生变量(Lagged Endogenous Variables)统称为先决变量。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。统的动态性与连续性。 先决变量只能作为解释变量。先决变量只能作为解释变量。 二、结构式模型二、结构式模型Structural Model定义定义 根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间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直接结构关系的计量经济学方程系统称为结

10、构式模结构式模型型。 结构式模型中的每一个方程都是结构式模型中的每一个方程都是结构方程结构方程（ Structural Equations ）。 各个结构方程的参数被称为各个结构方程的参数被称为结构参数（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，被称为随机误差项的函数形式，被称为结构方程的正规形结构方程的正规形式式。 结构方程的方程类型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

11、 经验方程 没有经济意义，越少越好没有经济意义，越少越好完备的结构式模型完备的结构式模型 具有具有g个内生变量、个内生变量、k个先决变量、个先决变量、g个结构方程个结构方程的模型被称为完备的结构式模型。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。个方程来描述。 完备的结构式模型的矩阵表示完备的结构式模型的矩阵表示 习惯上用习惯上用Y Y表示内生变量，表示内生变量，X X表示先决变量，表示先决变量，表示随机项，表示随机项，表示内

12、生变量的结构参数，表示内生变量的结构参数，表示先决变量的结构参数，如果模型中有常数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，它的观测项，可以看成为一个外生的虚变量，它的观测值始终取值始终取1。 YX()YX Y YYYyyyyyyyyygnngggn12111212122212XXXXxxxxxxxxxknnkkkn1211121212221212111212122212gnngggn111212122212gggggg 111212122212kkkkkk简单宏观经济模型的矩阵表示简单宏观经济模型的矩阵表示tttttttttttGICYYYIYC21210110

13、YCIYC CCIIIY YYtttnnn121212X1111101112YGYYYG GGttnn1211121212220000nn() 100001011100110102三、简化式模型三、简化式模型 Reduced-Form Model定义定义 用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量，用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量，所形成的模型称为所形成的模型称为简化式模型简化式模型。 简化式模型并不反映经济系统中变量之间的直接简化式模型并不反映经济系统中变量之间的直接关系，并不是经济系统的客观描述。关系，并不是经济系统的客观描述。 由于简化式模型中作为解释变量的变量中没有内由于简化式模

14、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参数，所以它在联立方程模型研究中具有重要的作用。的作用。 简化式模型中每个方程称为简化式模型中每个方程称为简化式方程简化式方程( (Reduced-Form Equations) )，方程的参数称为，方程的参数称为简化式参数简化式参数( (Reduced-Form Coefficients) ) 。 简化式模型的矩阵形式简化式模型的矩阵形式 YX111212122212kkgggk12111212122212gnngggn简单宏观经济模型

15、的简化式模型简单宏观经济模型的简化式模型CYGIYGYYGtttttttttttt101111220211223031132四、参数关系体系四、参数关系体系定义定义 该式描述了简化式参数与结构式参数之间的关系，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。称为参数关系体系。 1YX YXYX 11YX作用作用 利用参数关系体系，首先估计简化式参数，然利用参数关系体系，首先估计简化式参数，然后可以计算得到结构式参数。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，了先决变量对内生

16、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。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：例如，在上述模型中存在如下关系： 21反映反映Yt-1对对It的的直接与间接影响之和；直接与间接影响之和； 而其中而其中的的2正是结构方程中正是结构方程中Yt-1对对It的结构参数，显然，的结构参数，显然，它只反映它只反映Yt-1对对It的的直接影响直接影响。 在这里，在这里，2是是Yt-1对对It的部分乘数，的部分乘数，21反映反映Yt-1对对It的完全乘数。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注意：简化式参数与结构式参数之间的区别与联系。系。 21

17、2121121211116.36.3联立方程计量经济学模型的识别联立方程计量经济学模型的识别The Identification of SEMs 一、识别的概念一、识别的概念二、从定义出发识别模型二、从定义出发识别模型 三、结构式识别条件三、结构式识别条件 四、简化式识别条件四、简化式识别条件 五、实际应用中的经验方法五、实际应用中的经验方法 一、识别的概念一、识别的概念为什么要对模型进行识别？为什么要对模型进行识别？ 从一个例子看从一个例子看tttttttttICYYIYC210110 消费方程是包含消费方程是包含C C、Y Y和常数项的直接线性方程。和常数项的直接线性方程。 投资方程和国内

18、生产总值方程的某种线性组合投资方程和国内生产总值方程的某种线性组合（消去（消去I I）所构成的新方程也是包含）所构成的新方程也是包含C C、Y Y和常数项和常数项的直接线性方程。的直接线性方程。 如果利用如果利用C C、Y Y的样本观测值并进行参数估计后，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。这二个方程被认为是组合方程的参数估计量。这二个方程被认为是“观测上无区别观测上无区别”（observationally indistinguishable）。 只能认为原模型中的消费方程是不可估计的。只能认为

19、原模型中的消费方程是不可估计的。 这种情况被称为这种情况被称为不可识别不可识别( (unidentified) )。 只有可以识别的方程才是可以估计的。只有可以识别的方程才是可以估计的。 识别的定义识别的定义 3种定义：种定义：“如果联立方程模型中某个结构方程不具有确定的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。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，则称该方程为成与某一个方程相同的统计形式，则称该方程为不可识别。不可识别。”“根据参数关系体系，在已知简

20、化式参数估计值时，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。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。以是否具有确定的统计形式作为识别的基本定义。 什么是什么是“统计形式统计形式”？ 什么是什么是“具有确定的统计形式具有确定的统计形式”？ 模型的识别模型的识别 上述识别的定义是针对结构方程而言的。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模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在识别问

21、题。别问题。 如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，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机方程，则认为该联立方程模型系统是不可以识别的。别的。 恒等方程由于不存在参数估计问题，所以也不存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。题时，应该将恒等方程考虑在内。 恰

22、好识别与过度识别恰好识别与过度识别 如果某一个随机方程具有一组参数估计量，称其如果某一个随机方程具有一组参数估计量，称其为为恰好识别恰好识别(Just Identified) ； 如果某一个随机方程具有多组参数估计量，称其如果某一个随机方程具有多组参数估计量，称其为为过度识别过度识别(Overidentified) 。 二、从定义出发识别模型二、从定义出发识别模型例题例题1 1 第第2与第与第3个方程的线性组合得到的新方程具有与个方程的线性组合得到的新方程具有与消费方程相同的统计形式，所以消费方程也是不消费方程相同的统计形式，所以消费方程也是不可识别的。可识别的。 tttttttttICYYI

23、YC210110 第第1与第与第3个方程的线性组合得到的新方程具有个方程的线性组合得到的新方程具有与投资方程相同的统计形式，所以投资方程也与投资方程相同的统计形式，所以投资方程也是不可识别的。是不可识别的。 于是，该模型系统不可识别。于是，该模型系统不可识别。 参数关系体系参数关系体系由由3个方程组成，剔除一个矛盾个方程组成，剔除一个矛盾方程，方程，2个方程不能求得个方程不能求得4 4个结构参数的确定值。个结构参数的确定值。也证明消费方程与投资方程都是不可识别的。也证明消费方程与投资方程都是不可识别的。 例题例题2 2 消费方程是可以识别的，因为任何方程的线性消费方程是可以识别的，因为任何方程

24、的线性组合都不能构成与它相同的统计形式。组合都不能构成与它相同的统计形式。 投资方程仍然是不可识别的，因为第投资方程仍然是不可识别的，因为第1、第、第2与与第第3个方程的线性组合（消去个方程的线性组合（消去C C）构成与它相同）构成与它相同的统计形式。的统计形式。 于是，该模型系统仍然不可识别。于是，该模型系统仍然不可识别。 CYIYYYCItttttttttt01101212 参数关系体系由参数关系体系由6个方程组成，剔除个方程组成，剔除2个矛盾方程，个矛盾方程，由由4个方程是不能求得所有个方程是不能求得所有5个结构参数的确定估个结构参数的确定估计值。计值。 可以得到消费方程参数的确定值，证

25、明消费方程可以得到消费方程参数的确定值，证明消费方程可以识别；因为只能得到它的一组确定值，所以可以识别；因为只能得到它的一组确定值，所以消费方程是恰好识别的方程。消费方程是恰好识别的方程。 投资方程都是不可识别的。投资方程都是不可识别的。 注意：与例题注意：与例题1 1相比，在投资方程中增加了相比，在投资方程中增加了1 1个变个变量，消费方程变成可以识别。量，消费方程变成可以识别。例题例题3 3 消费方程仍然是可以识别的，因为任何方程的线消费方程仍然是可以识别的，因为任何方程的线性组合都不能构成与它相同的统计形式。性组合都不能构成与它相同的统计形式。 投资方程也是可以识别的，因为任何方程的线性

26、投资方程也是可以识别的，因为任何方程的线性组合都不能构成与它相同的统计形式。组合都不能构成与它相同的统计形式。 于是，该模型系统是可以识别的。于是，该模型系统是可以识别的。 CYCIYYYCIttttttttttt0121101212 参数关系体系由参数关系体系由9个方程组成，剔除个方程组成，剔除3个矛盾方个矛盾方程，在已知简化式参数估计值时，由程，在已知简化式参数估计值时，由6个方程个方程能够求得所有能够求得所有6个结构参数的确定估计值。个结构参数的确定估计值。 所以也证明消费方程和投资方程都是可以识别所以也证明消费方程和投资方程都是可以识别的。的。 而且，只能得到所有而且，只能得到所有6个

27、结构参数的一组确定个结构参数的一组确定值，所以消费方程和投资方程都是恰好识别的值，所以消费方程和投资方程都是恰好识别的方程。方程。 注意：与例题注意：与例题2 2相比，在消费方程中增加了相比，在消费方程中增加了1 1个个变量，投资方程变成可以识别。变量，投资方程变成可以识别。例题例题4 4 消费方程和投资方程仍然是可以识别的，因为任消费方程和投资方程仍然是可以识别的，因为任何方程的线性组合都不能构成与它们相同的统计何方程的线性组合都不能构成与它们相同的统计形式。形式。 于是，该模型系统是可以识别的。于是，该模型系统是可以识别的。 CYCPIYYYCItttttttttttt0121311012

28、12 参数关系体系由参数关系体系由12个方程组成，剔除个方程组成，剔除4个矛盾方个矛盾方程，在已知简化式参数估计值时，由程，在已知简化式参数估计值时，由8个方程能个方程能够求得所有够求得所有7个结构参数的确定估计值。个结构参数的确定估计值。 所以也证明消费方程和投资方程都是可以识别所以也证明消费方程和投资方程都是可以识别的。的。 但是，求解结果表明，对于消费方程的参数，但是，求解结果表明，对于消费方程的参数，只能得到一组确定值，所以消费方程是恰好识只能得到一组确定值，所以消费方程是恰好识别的方程；别的方程； 而对于投资方程的参数，能够得到多组确定值，而对于投资方程的参数，能够得到多组确定值，所

29、以投资方程是过度识别的方程。所以投资方程是过度识别的方程。 注意：注意： 在求解线性代数方程组时，如果方程数目大于未知在求解线性代数方程组时，如果方程数目大于未知数数目，被认为无解；如果方程数目小于未知数数数数目，被认为无解；如果方程数目小于未知数数目，被认为有无穷多解。目，被认为有无穷多解。 但是在这里，无穷多解意味着没有确定值，所以，但是在这里，无穷多解意味着没有确定值，所以，如果参数关系体系中有效方程数目小于未知结构参如果参数关系体系中有效方程数目小于未知结构参数估计量数目，被认为不可识别。数估计量数目，被认为不可识别。 如果参数关系体系中有效方程数目大于未知结构参如果参数关系体系中有效

30、方程数目大于未知结构参数估计量数目，那么每次从中选择与未知结构参数数估计量数目，那么每次从中选择与未知结构参数估计量数目相等的方程数，可以解得一组结构参数估计量数目相等的方程数，可以解得一组结构参数估计值，换一组方程，又可以解得一组结构参数估估计值，换一组方程，又可以解得一组结构参数估计值，这样就可以得到多组结构参数估计值，被认计值，这样就可以得到多组结构参数估计值，被认为可以识别，但不是恰好识别，而是过度识别。为可以识别，但不是恰好识别，而是过度识别。 如何修改模型使不可识别的方程变成可以如何修改模型使不可识别的方程变成可以识别识别 或者在其它方程中增加变量；或者在其它方程中增加变量； 或者

31、在该不可识别方程中减少变量。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。必须保持经济意义的合理性。三、结构式识别条件三、结构式识别条件( (Structural Condition for Identification) )结构式识别条件结构式识别条件 直接从结构模型出发直接从结构模型出发 一种规范的判断方法一种规范的判断方法 每次用于每次用于1个随机方程个随机方程 具体描述为：具体描述为： 一般将该条件的前一部分称为一般将该条件的前一部分称为秩条件（秩条件（Rank Condition），用以判断结构方程是否识别；，用以判断结构方程是否识别； 将后一部分称为将后一部分称为阶条

32、件（阶条件（Order Condition），用，用以判断结构方程恰好识别或者过度识别。以判断结构方程恰好识别或者过度识别。 为什么在秩条件中没有讨论00()1Rg 的情况？ 为什么在阶条中没有讨论1iikkg的情况？ 例题例题CYCPIYYYCItttttttttttt012131101212 100010011100001023102 判断第判断第1个结构方程的识别状态个结构方程的识别状态 002110Rg() 0021所以，该方程可以识别。所以，该方程可以识别。因为因为kkg1111所以，第所以，第1个结构方程为恰好识别的结构方程。个结构方程为恰好识别的结构方程。 判断第判断第2个结构方

33、程的识别状态个结构方程的识别状态 所以，该方程可以识别。所以，该方程可以识别。因为因为所以，第所以，第2个结构方程为过度识别的结构方程。个结构方程为过度识别的结构方程。 0 0231100Rg() 0021kkg2221 第第3个方程是平衡方程，不存在识别问题。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。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。与从定义出发识别的结论一致。 四、简化式识别条件四、简化式识别条件( (Reduced Form Condition for Identification) )简化式识别条件简化式识别条件

34、 如果已经知道联立方程模型的简化式模型参数，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。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，所以很少实由于需要首先估计简化式模型参数，所以很少实际应用。际应用。例题例题 423211210 需要识别的结构式模型需要识别的结构式模型已知其简化式模型参数矩阵为已知其简化式模型参数矩阵为iiiiiiiiiiiiiixyyyxyyxxyy3332211323231212312211 判断第判断第1个个结构方程结构方程的识别状态的识别状态 231Rg

35、()2111kkg 1111所以该方程是可以识别的。又因为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。所以该方程是恰好识别的。 判断第判断第2个个结构方程结构方程的识别状态的识别状态 所以该方程是可以识别的。又因为所以该方程是可以识别的。又因为所以该方程是过度识别的。所以该方程是过度识别的。22121Rg()2211kkg2221 判断第判断第3个个结构方程结构方程的识别状态的识别状态 所以该方程是不可识别的。所以该方程是不可识别的。 所以该模型是不可识别的。所以该模型是不可识别的。2422121Rg()2311 可以从数学上严格证明，简化式识别条件和结构可以从数学上严格证明，简化式

36、识别条件和结构式识别条件是等价的。式识别条件是等价的。 计量经济学学习指南与练习计量经济学学习指南与练习（潘文卿、李子奈编著，（潘文卿、李子奈编著，高等教育出版社，高等教育出版社，2010年年6月）第月）第127129页。页。五、实际应用中的经验方法五、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，或者说是不可型进行识别，困难都是很大的，或者说是不可能的

37、。能的。 理论上很严格的方法在实际中往往是无法应用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。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识别，而是在建立模型的过程中设法保证模型的可识别性。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一个方程中都不包含的至少1个变量（内生或先决个变量（内生

38、或先决变量）；同时使前面每一个方程中都包含至少变量）；同时使前面每一个方程中都包含至少1个个该方程所未包含的变量，并且互不相同。该方程所未包含的变量，并且互不相同。” 该原则的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。程的可识别性。只要新引入方程包含前面每一个方程中都只要新引入方程包含前面每一个方程中都不包含的至少不包含的至少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。方程仍然

39、是可以识别的。 该原则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。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，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。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。录在如下表所示的表式中，将是有帮助的。 6.4 6.4 联立方程模型的估计联立方程模型的估计The Estimat

40、ion of the Simultaneous-Equations Econometric Model本节内容本节内容一、概述一、概述二、狭义的工具变量法（二、狭义的工具变量法（IVIV）三、间接最小二乘法三、间接最小二乘法(ILS)(ILS)四、二阶段最小二乘法四、二阶段最小二乘法(2SLS) (2SLS) 五、三种方法的等价性证明五、三种方法的等价性证明六、简单宏观经济模型实例演示六、简单宏观经济模型实例演示* *七、主分量法的应用七、主分量法的应用* *八、八、k k级估计式级估计式 一、概述一、概述1、单方程估计方法与系统估计方法、单方程估计方法与系统估计方法 联立方程计量经济学模型的

41、估计方法分为两大类：联立方程计量经济学模型的估计方法分为两大类：单方程估计方法与系统估计方法。单方程估计方法与系统估计方法。 所谓所谓单方程估计方法单方程估计方法，指每次只估计模型系统中，指每次只估计模型系统中的一个方程，依次逐个估计。也将单方程估计方的一个方程，依次逐个估计。也将单方程估计方法称为法称为有限信息估计方法有限信息估计方法。 所谓所谓系统估计方法系统估计方法，指同时对全部方程进行估计，指同时对全部方程进行估计，同时得到所有方程的参数估计量。也将系统估计同时得到所有方程的参数估计量。也将系统估计方法称为方法称为完全信息估计方法完全信息估计方法。 注意：联立方程模型的单方程估计方法不

42、同于单注意：联立方程模型的单方程估计方法不同于单方程模型的估计方法方程模型的估计方法 。2 2、单方程估计方法按其方法原理分类、单方程估计方法按其方法原理分类 一类以最小二乘为原理，称其为经典方法。例如：一类以最小二乘为原理，称其为经典方法。例如：间接最小二乘法间接最小二乘法（ILS, Indirect Least Square）两阶段最小二乘法两阶段最小二乘法( (2SLS, Two Stage Least Squares) )工具变量法工具变量法（IV, Instrumental Variables） 一类不以最小二乘为原理，或者不直接从最小二一类不以最小二乘为原理，或者不直接从最小二乘原

43、理出发。例如：乘原理出发。例如：以最大或然为原理的以最大或然为原理的有限信息最大或然法有限信息最大或然法( (LIML, Limited Information Maximum Likelihood) )仍然应用最小二乘原理、但并不以残差平方和最小为仍然应用最小二乘原理、但并不以残差平方和最小为判断标准的判断标准的最小方差比方法最小方差比方法( (LVR, Least Variable Ration) )3、系统估计方法、系统估计方法 系统估计方法主要包括：系统估计方法主要包括： 三阶段最小二乘法三阶段最小二乘法(3SLS, Three Stage Least Squares) 完全信息最大或

44、然法完全信息最大或然法(FIML, Full Information Maximum Likelihood) 本节只介绍几种简单的、常用的单方程估计方本节只介绍几种简单的、常用的单方程估计方法。法。 在大量的联立方程模型的应用研究中，仍然广在大量的联立方程模型的应用研究中，仍然广泛应用普遍最小二乘法进行模型的估计。泛应用普遍最小二乘法进行模型的估计。二、狭义的工具变量法二、狭义的工具变量法（IV，Instrumental Variables）方法思路方法思路 “狭义的工具变量法狭义的工具变量法” 与与“广义的工具变量法广义的工具变量法” 解决结构方程中与随机误差项相关的内生解释变解决结构方程中

45、与随机误差项相关的内生解释变量问题。量问题。 方法原理与单方程模型的方法原理与单方程模型的IVIV方法相同。方法相同。 模型系统中提供了可供选择的工具变量，使得模型系统中提供了可供选择的工具变量，使得IVIV方法的应用成为可能。方法的应用成为可能。工具变量的选取工具变量的选取 对于联立方程模型的每一个结构方程，例如第对于联立方程模型的每一个结构方程，例如第1个方程，可以写成如下形式：个方程，可以写成如下形式： YYYYXXXggkk112 213 31111122111111 内生解释变量（内生解释变量（g1-1）个，先决解释变量）个，先决解释变量k1个。个。 如果方程是恰好识别的，有（如果方

46、程是恰好识别的，有（g1-1）=（k- k1）。）。 可以选择（可以选择（k- k1）个方程没有包含的先决变量作）个方程没有包含的先决变量作为（为（g1-1）个内生解释变量的工具变量。）个内生解释变量的工具变量。 IV IV参数估计量参数估计量 方程的矩阵表示为方程的矩阵表示为Y1001 (,)Y X00 *0000001001IVYXXYXXX 选择方程中选择方程中没有包含的先决变量没有包含的先决变量X X0 0* *作为作为包含的内包含的内生解释变量生解释变量Y Y0 0的工具变量，得到参数估计量为：的工具变量，得到参数估计量为：讨论讨论 该估计量与该估计量与OLSOLS估计量的区别是什么

47、？估计量的区别是什么？ 该估计量具有什么统计特性？该估计量具有什么统计特性？ （k- kk- k1 1）工具变量与（）工具变量与（g g1 1-1-1）个内生解释变量的）个内生解释变量的对应关系是否影响参数估计结果？为什么？对应关系是否影响参数估计结果？为什么？ IVIV是否利用了模型系统中方程之间相关性信息？是否利用了模型系统中方程之间相关性信息？ 对于过度识别的方程，可否应用对于过度识别的方程，可否应用IV IV ？为什么？为什么？ 对于过度识别的方程，可否应用对于过度识别的方程，可否应用GMM GMM ？为什么？为什么？三、间接最小二乘法三、间接最小二乘法( (ILS, Indirect

48、 Least Squares) )方法思路方法思路 联立方程模型的结构方程中包含有内生解释变量，联立方程模型的结构方程中包含有内生解释变量，不能直接采用不能直接采用OLSOLS估计其参数。但是对于简化式方程，估计其参数。但是对于简化式方程，可以采用可以采用OLSOLS直接估计其参数。直接估计其参数。 间接最小二乘法：先对关于内生解释变量的简化式间接最小二乘法：先对关于内生解释变量的简化式方程采用方程采用OLSOLS估计简化式参数，得到简化式参数估计估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后通过参数关系体系，计算得到结构式参数量，然后通过参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量。的估计量。 间接

49、最小二乘法只适用于恰好识别的结构方程的参间接最小二乘法只适用于恰好识别的结构方程的参数估计数估计，因为只有恰好识别的结构方程，才能从参，因为只有恰好识别的结构方程，才能从参数关系体系中得到唯一一组结构参数的估计量。数关系体系中得到唯一一组结构参数的估计量。 一般间接最小二乘法的估计过程一般间接最小二乘法的估计过程 Y1001 (,)Y X00Y100001YX1010010YXY00000001YX YX0000 00000000XX 0000000000XXX* 00001002000010000020 用用OLS估计简化式模型，得到简化式参数估计量，估计简化式模型，得到简化式参数估计量，代

50、入该参数关系体系，先由第代入该参数关系体系，先由第2组方程计算得到内生组方程计算得到内生解释变量的参数，然后再代入第解释变量的参数，然后再代入第1组方程计算得到先组方程计算得到先决解释变量的参数。于是得到了结构方程的所有结构决解释变量的参数。于是得到了结构方程的所有结构参数估计量。参数估计量。 间接最小二乘法也是一种工具变量方法间接最小二乘法也是一种工具变量方法 ILS等价于一种工具变量方法：依次选择等价于一种工具变量方法：依次选择X作为作为（Y0,X0）的工具变量。）的工具变量。 数学证明见数学证明见计量经济学计量经济学方法与应用方法与应用（李（李子奈编著，清华大学出版社，子奈编著，清华大学