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结构方程模型与联立方程模型的比较_贾新明

结构方程模型与联立方程模型的比较_贾新明
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DOI:10.13860/https://www.wendangku.net/doc/92462731.html, k i.sl tj.2008.03.005

第24章-联立方程模型

? 陈强,《高级计量经济学及Stata 应用》课件,第二版,2014 年,高等教育出版社。 第 24 章联立方程模型 24.1 联立方程模型的结构式与简化式 经济理论常常推导出一组相互联系的方程,其中一个方程的解释变量是另一方程的被解释变量,这就是联立方程组。 例农产品市场均衡模型,由需求函数、供给函数及市场均衡条件组成,参见第10 章。 例简单的宏观经济模型,参见第10 章。 1

2 ? 即使我们只关心单个方程,但如果该方程包含内生解释变量, 则完整的模型仍然是联立方程组。 由M 个方程构成的联立方程模型的“结构式”(structural form): ? γ11 y t 1 + γ 21 y t 2 + + γ M 1 y tM + β11x t 1 + + βK 1x tK = εt 1 ? γ y + γ y + + γ y + β x + + β x = ε ? 12 t 1 22 t 2 M 2 tM 12 t 1 K 2 tK t 2 ? ??γ1M y t 1 + γ 2M y t 2 + + γ MM y tM + β1M x t 1 + + βKM x tK = εtM {y ti }为内生变量,{x tj }为外生变量,第一个下标表示第t 个观测值 (t = 1, , T ),第二个下标表示第i 个内生变量(i = 1, , M ),或第 j 个 外生变量( j = 1, , K )。

内生变量的系数为{γik },其第一个下标表示它是第i 个内生变量的系数,而第二个下标表示它在第k 个方程中(k =1, , M )。 外生变量的系数为{βjk },其第一个下标表示它是第j 个外生变量的系数,而第二个下标表示它在第k 个方程中。 结构方程的扰动项为{εtk },其第一个下标表示第t个观测值(t =1, , T ),而第二个下标表示它在第k 个方程中。 “完整的方程系统”(complete system of equations)要求,内生变量个数等于方程个数M 。 将上述方程组写成更简洁的“横排”矩阵形式 3

计量经济学习题第10章 联立方程模型

第10章联立方程模型 一、单选 1、如果联立方程中某个结构方程包含了所有的变量,则这个方程为() A、恰好识别 B、过度识别 C、不可识别 D、可以识别 2、下面关于简化式模型的概念,不正确的是() A、简化式方程的解释变量都是前定变量 B、简化式参数反映解释变量对被解释的变量的总影响 C、简化式参数是结构式参数的线性函数 D、简化式模型的经济含义不明确 3、对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类,即:( ) A、间接最小二乘法和系统估计法 B、单方程估计法和系统估计法 C、单方程估计法和二阶段最小二乘法 D、工具变量法和间接最小二乘法 4、在结构式模型中,其解释变量( ) A、都是前定变量 B、都是内生变量 C、可以内生变量也可以是前定变量 D、都是外生变量 5、如果某个结构式方程是过度识别的,则估计该方程参数的方法可用() A、二阶段最小二乘法 B、间接最小二乘法 C、广义差分法 D、加权最小二乘法 6、当模型中第i个方程是不可识别的,则该模型是( ) A、可识别的 B、不可识别的 C、过度识别 D、恰好识别 7、结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程,在结构方程中,解释变量可以是前定变量,也可以是( ) A、外生变量 B、滞后变量 C、内生变量 D、外生变量和内生变量 8. 在完备的结构式模型 A、Y t B.Y t – 1 C.I t D.G t 9. 在完备的结构式模型 A.方程1 B.方程2 C.方程3 D.方程1和2 10.联立方程模型中不属于随机方程的是() A.行为方程 B.技术方程 C.制度方程 D.恒等式 11.结构式方程中的系数称为() A.短期影响乘数 B.长期影响乘数 C.结构式参数 D.简化式参数 12.简化式参数反映对应的解释变量对被解释变量的 A.直接影响 B.间接影响 C.前两者之和 D.前两者之差 13.对于恰好识别方程,在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下,间接最小二乘估 计量具备() A.精确性 B.无偏性 C.真实性 D.一致性 二、多选 1、当结构方程为恰好识别时,可选择的估计方法是() A、最小二乘法 B、广义差分法 C、间接最小二乘法 D、二阶段最小二乘法 E、有限信息极大似然估计法 2、对联立方程模型参数的单方程估计法包括( ) A、工具变量法 B、间接最小二乘法 C、完全信息极大似然估计法 D、二阶段最小二乘法 E、三阶段最小二乘法

第六章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6.1 01211012t 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: 012???582.27610.2748560.432124α αα===,, (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 t t t t t C C G Y C G πππεπππε--=+++?? =+++? 参数关系体系为:

11121210012012122000 παπαπααππαπ--=?? --=??-=? 用普通最小二乘法估计,结果如下: 所以参数估计量为: 101112???1135.937,0.619782, 1.239898π ππ=== 202122???2014.368,0.682750, 4.511084π ππ=== 所以,得到间接最小二乘估计值为: 12122??0.274856?π α π ==

211121????0.432124α παπ=-= 010120????582.2758α παπ=-= (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 1?2014.3680.68275 4.511084t t t Y 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:

计量经济学 第十章 联立方程组模型

第十章 联立方程组模型 第一节 联立方程组模型概述 一、问题的提出 1、单一方程模型存在的条件是单向因果关系。 2、对于变量之间存在的双向因果关系,则需要建立联立方程组模型。 3、经济现象的表现多以系统或体系的形式进行,仅用单一方程来反映存在局限性。 二、联立方程组的概念 1、联立方程组模型的定义。 由一个以上的相互联系的单一方程组成的系统(模型),每一个单一方程中包含了一个过多个相互联系(相互依存)的内生变量。联立方程组表现的是多个变量间互为因果的联立关系。 联立方程组与单一方程的区别是估计联立方程组模型的参数必须考虑联立方程组所能提供的信息(包括联立方程组里方程之间的关联信息),而单一方程模型的参数估计仅考虑被估计方程自身所能提供的信息。 2、联立方程组模型的例子。 (1)一个均衡条件下市场供给与需求的关系。 ) 3()2(0 )1(012101110s i d i i i s i i i d i Q Q u P Q u P Q =>++=<++=βββααα 称(1)式为需求方程,(2)式为供给方程,(3)式为供需均衡式;d i Q 表示需求量,s i Q 表示供给量,i P 表示价格,i i u u 21,分别为(1)式和(2)式的随机误差项。按照经济学基本原理,商品的供给与商品的需求共同作用于价格,反过来,价格也要分别决定商品的供给与需求。这就是方程(1)与方程(2)的作用机制,如果考虑了均衡条件,这又是方程(3)的作用。因此,通过这一联

立方程组将上述商品的供需与价格的相互作用过程得到了反映。 (2)一个凯恩斯宏观经济模型。 011012(4)(5)(6) t t t t t t t t t t C Y u I Y u T C I G ββαα=++=++=++ 式中,C 表示消费,Y 表示国民总收入(又GDP ,实际上它们是有区别的),I 表示私人投资,G 表示政府支出,u1、u2分别为消费函数和投资函数中的随机误差项。 三、联立方程组模型的基本问题(即联立方程组模型的偏倚性) 1、内生解释变量与随机误差项的相关性。 2、直接对联立方程组模型运用OLS 法,所得的参数估计值是有偏的,并且是不一致的。 例如,设凯恩斯收入决定模型为 [][]01) (11)1() 0)(())(())())(((),cov(1)(11) 1(11)(111)1(1 01 2 21 11 1 1011101 1100110110≠-=-=-==-=--=-= -∴-+-=-+-+-=-+ -+-= ∴++=-+++=∴+=<<++=βσβββββββββββββββββββββU E U U E U E U Y E Y E U E U Y E Y E U Y U Y E Y I U E I Y E U I Y U I Y I U Y Y I C Y U Y C t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t 表明内生变量Y 在作解释变量时与随机误差U 相关。 对凯恩斯模型中的消费函数求参数的估计,有(用离差形式表示)

第七章_联立方程模型和两阶段最小二乘法

第七章联立方程模型和两阶段最小二乘法 建立一个OBJECT。确定内外生变量: cc=c(1)+c(2)*PP+c(3)*PP(-1)+c(4)*(WP+WG) ii=c(5)+c(6)*PP+c(7)*PP(-1)+c(8)*KK WP=c(9)+c(10)*XX+c(11)*XX(-1)+c(12)*AA INST WG GG TT AA PP(-1) KK XX(-1) C 回归结果: System: KLEINMODEL Estimation Method: Two-Stage Least Squares Date: 07/13/11 Time: 15:29 Sample: 1921 1941 Included observations: 21 Total system (balanced) observations 63

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 16.55476 1.467979 11.27725 0.0000 C(2) 0.017302 0.131205

0.131872 0.8956 C(3) 0.216234 0.119222 1.813714 0.0756 C(4) 0.810183 0.044735 18.11069 0.0000 C(5) 20.27821 8.383249 2.418896 0.0192 C(6) 0.150222 0.192534

0.780237 0.4389 C(7) 0.615944 0.180926 3.404398 0.0013 C(8) -0.157788 0.040152 -3.929751 0.0003 C(9) 1.500297 1.275686 1.176070 0.2450 C(10) 0.438859 0.039603

第八章 联立方程的识别和估计

第八章 联立方程的识别和估计 第一部分 学习指导 一、本章学习目的与要求 1.了解联立方程的概念,能正确区分联立方程中的外生变量、内生变量和前定变量; 2.理解联立方程模型估计时会出现什么问题,掌握联立方程模型的结构式和简化式的定义; 3.掌握联立方程模型识别的概念,能用识别的阶条件和秩条件判断模型是不可识别、恰好识别还是过度识别; 4.掌握联立方程模型的估计方法,重点掌握单方程估计方法——间接最小二乘法(ILS 法)、二阶段最小二乘法(2SLS 法),了解系统估计方法——三阶段最小二乘法(3SLS 法)。 二、本章内容提要 联立方程计量经济学模型是相对于单方程计量经济学模型而言的。它以经济系统为研究对象,以提示经济系统中各部分、各因素之间的数量关系和系统的数量特征为目标,用于经济系统的预测、分析和评价,是计量经济学模型的重要组成部分。其主要内容有: 1.联立方程计量经济学模型的提出:经济研究中的联立方程计量经济学问题,计量经济学方法中的联立方程问题。 2.联立方程计量经济学模型的若干基本概念:变量,结构式模型,简化式模型,参数关系体系。 3.联立方程计量经济学模型的识别:识别的概念,结构式识别条件,简化式识别条件,实际应用中的经验方法。 假设联立方程组中共含有g 个内生变量以及k 个外生变量构成的完备联立方程组,第i 个方程含有i g 个内生变量以及i k 个外生变量,∏为联立方程组的简化型系数矩阵,()B Γ,为联立方程组的结构型系数矩阵,以第i 个方程为代表,则有关的识别条件如下: (1)识别的必要条件 1-≥-i i g k k 其中:k 表示联立方程组中外生变量的个数,g 表示联立方程组中内生变量的个数,i k 表示第i 个方程含有的外生变量个数,i g 表示第i 个方程含有的内生变量个数。该条件的直观意思为该方程所排除的外生变量个数不小于其排除的内生变量的个数,也称为阶条件。 (2)识别的充要条件 在一个g 含有个内生变量的g 个方程的模型中,一个方程是可识别的,当且仅当,能从模型(其他方程)所含而该方程未含的诸变量(内生变量或前定变量)的系数矩阵中构造出至少一个(g -1)×(g -1)阶的非零行列式来。充要条件是从矩阵的秩出发而得出,因而又称为秩条件。 (3)结构方程可以识别的两种情况 (1)恰好识别:求解的结构参数值唯一,当1i i k k g -=-时,则该方程就是恰好识别; (2)过度识别:求解的结构参数值不唯一,当1i i k k g ->-时,则该方程就是过度 识别。 4.一种特殊的联立方程模型——递归系统模型:递归系统模型,递归系统模型的估计。 5.联立方程计量经济学模型的单方程估计方法:狭义的工具变量法,间接最小二乘法,二阶段最小二乘法;对于恰好识别的结构方程,三种方法是等价的。

联立方程计量经济模型

第十章联立方程计量经济模型 教学要求及目的: 1、了解联立方程模型产生的背景 2、识记联立方程模型的基本概念及类型 3、理解联立方程模型的识别条件 4、重点掌握联立方程模型的参数估计 第一节联立方程模型的概念 一、联立方程模型的问题提出 我们在研究经济问题时,经常用到经济数学模型,即用数学表达式来模拟、描述经济活动,揭示其本质的规律。计量经济学模型就是我们常用的一种经济数学模型。 在前面的学习中,讨论了单方程计量经济学模型,只能描述经济变量之间的单向因果关系,即若干解释变量的变化引起被解释变量的变化。但经济现象是错综复杂的,其中诸因素之间的关系在很多情况下,不是单一方程模型所描述的简单的单向因果关系,而是相互依存的交错的双向或多向因果关系。如某一农产品的价格,影响着对该农产品的需求和供给;同时,市场对该农产品的需求和供给又影响着该农产品的价格。为了描述变量之间的多向因果关系,就需要建立由多个方程组成的联立方程模型。又如,研究消费函数时,一般认为消费是由收入决定的;但从社会再生产的动态过程来看,消费水平的改变又会导致生产规模的变化,进而影响收入,所以消费又决定收入。因此利用单方程模型很难完整、准确地反映经济系统内的这种复杂关系,只有将多个方程有机地组合起来才能合理地进行经济问题的描述。 联立方程模型就是由多个相互联系得单一方程组成的方程组。由于其包含的变量和描述的经济

关系较多,所以能够较为全面地反映经济系统的运行规律。在联立方程模型中,每个都描述了变量间的一个因果关系,所描述的经济系统中有多少个因果关系,联立方程模型中就对应有多少个方程。 从上面分析来看,就提出了这样一个问题:必须发展新的方法来估计联立方程计量经济学模型,这就从计量经济学方法上提出了联立方程模型问题。 二、联立方程模型中的几个基本概念 (一)变量 在联立方程模型中,某些变量可能是一个方程中的解释变量,同时又是另一个方程中的被解释变量。为了明确起见,需要对变量重新进行分类。 1. 内生变量 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。内生变量受模型系统中其他变量的影响,也可能影响其他变量。它一般是被解释变量(在其他方程中也可作为解释变量),且是模型求解的结果。建模时往往要求模型中的方程个数等于内生变量的个数。 一般情况下,因为0),(≠i i Y COV μ,内生变量Y 变量满足:0),(≠i i Y E μ。 由于内生变量是随机变量,如果它在某个方程中作为解释变量,则该方程就存在随机解释变量问题,方程中参数的最小二乘估计量一般是有偏的和不一致的,此时最小二乘法不是一个好的参数估计方法。 2. 外生变量 由模型系统以外的因素决定其取值的变量称为外生变量,或者是没有概率分布的确定变量,或者是具有临界概率分布的随机变量,它不受模型系统的影响,但它对模型系统有影响。在联立方程组模型中,必须事先给定外生变量值,才能求出内生变量的值。外生变量可分为政策性外生变量和非政策性外生变量。政策性外生变量,如税率、利率、货币供给量、政府支出等;非政策性外生变

庞皓《计量经济学》(第4版)章节题库-第11章 联立方程组模型【圣才出品】

第11章 联立方程组模型 一、选择题 1.结构式模型 01101212t t t t t t t t t t t C Y I Y Y Y C I G ααμβββμ-=++??=+++??=++?中的滞后内生变量为( )。 A .C t B .Y t 和G t C .Y t -1 D .I t 【答案】C 【解析】在联立方程模型中,C t 、Y t 和I t 是内生变量,G t 是外生变量,Y t -1是滞后内生变量,G t 和Y t -1一起构成先决变量。 2.结构式模型 11221111221223323323 3113223333Y Y X X Y Y X Y Y Y X βγγμβγμββγμ=+++??=++??=+++?中,外生变量是指( )。 A .Y 1,Y 2,Y 3

B .Y 1,X 2,X 3 C .Y 1,Y 2,X 3 D .X 1,X 2,X 3 【答案】D 【解析】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元素。外生变量影响系统,但本身不受系统的影响。其中,X 1,X 2,X 3是外生变量,Y 1,Y 2,Y 3是内生变量,μ1,μ2,μ3随机干扰项。 二、简答题 1.什么是识别问题?为什么它很重要? 答:联立方程中方程的识别问题,就是判断方程是否可以估计和方程所估计的是不是要研究的对象。例如,如果单纯地对销售量和价格进行回归,就无法判断所估计的是需求函数还是供给函数,这时我们就面临方程识别的问题。识别问题之所以重要,是因为如果不知道所估计的对象是什么,那么估计就没有意义了。 2.为什么说间接最小二乘法(ILS )和二阶段最小二乘法(2SLS )也是工具变量方法?答:采用狭义工具变量法、间接最小二乘法和二阶段最小二乘法的估计量分别为: ① ()()()100000000??t IV B X X Y X X X Y -** ????''= ??? ???Γ??

第八章 联立方程模型

第八章联立方程模型 第1节、联立方程模型的概念 1、什么是联立方程模型 联立方程模型是相对于前面所学的单一方程模型提出的。单一方程模型中只含有一个被解释变量和若干个解释变量,这类方程最大的特征是,它只能描述经济变量之间的单向因果关系,即解释变量是因,被解释变量是果,例如Y=β0+β1X+u表示收入对服装支出的影响,收入是因,服装支出是果,而且这种因果关系是不可逆转的,不能用这个方程又解释服装支出对收入的影响。 但是,经济现象是错综复杂的,许多经济变量之间存在着交错的双向或多向因果关系,是相互依存,互为因果的。例如,收入影响消费,消费反过来也影响收入;价格影响着商品的需求和供给,反过来,商品的需求和供给关系又影响着商品的价格。因此,要想描述清楚一个经济系统中各个变量之间的关系,就需要用一组方程才能描述清楚。 联立方程模型:同时用若干个模型去表示一个经济系统中经济变量相互联立依存性的模型。 例如:由国内生产总值(Y)、居民消费总额(C)、投资总额(I)、和政府开支(G)等变量构成的简单的宏观经济系统: 如果我们把政府开支(G)有系统外部实现给定,那么,就国内生产总值、居民消费总额、投资总额之间是互相影响并互为因果的。可以建立如下模型: Yt=Ct+It+Gt Ct=a0+a1Yt+u1t It=β0+β1Ytβ2Yt-1+μ2t 其中第一个方程表示国内生产总值由居民消费总额、投资总额和政府开支共同决定,在假定进出口平衡的情况下,是一个衡等方程;第二个方程表示居民消费总额由国内生产总值决定;第三个方程表示投资总额由国内生产总值和前一年的国内生产总值共同决定。这就是一个简单的描述宏观经济的联立方程模型。 2、联立方程模型的特点 1、模型中不止一个应变量,有M个方程可以有M个应变量; 2、应变量和解释变量之间不仅是单向的因果关系,可能是互 为因果; 3、解释变量有可能是随机的不可控变量,比如上例中,居民 消费总额和投资总额是随机变量,而国内生产总值由他们决 定,因此国内生产总值不是确定性的变量,它作为居民消费的

联立方程模型的识别

第十二章联立方程模型的识别 识别的概念: 联立方程模型是由多个方程组成。由于各个方程包含的变量之间可能存在互为因果的关系,某个方程的自变量可能是另一个方程中的因变量,所以需要对模型中的各个方程之间的关系进行严格的定义,否则联立方程模型中的系数就可能无法估计。所以在进行模型估计之前首先要判断它是否可以估计,这就是模型的识别。 关于识别的定义:就是指由简化式参数导出结构式参数的充分必要条件。识别一词的本意就是用来说明这种有简化式参数导出结构式参数的可能性的。 所谓统计形式,即方程中的变量与变量之间的函数关系式。“确定的统计形式”,也就是模型中其他方程或所有方程的任意线性组合所构成的新的方程,都不再具有这种统计形式。 第一节模型的识别 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是不可识别的。

结构式模型的一般形式: ;∑∑g k b Y +r X =μi =1,2,,g ij j ij j i j=1j=1 …………………(12.1) 矩阵形式为: BY+ΓX=μ…………………………………… (12.2) 一、 模型识别的两种含义: (1)从结构式参数和简化式参数的关系角度 一个结构方程可以识别是指它的全部结构式系数可以从参数关系体系的方程组求解出。 结构方程可以识别又包含两种情况:如果求解结构参数值唯一,则称恰好识别;如果求解结构参数值不唯一,则称过度识别。 (2)从结构方程的统计形式看 如果被识别方程具有确定的统计形式,则称这个结构方程可以识别,否则为不可识别。 确定的统计形式是指模型中若干个方程或全部方程以及它们的任意线性组合方程都与被识别方程含有不完全相同的变量。 只有当联立方程中每个随机结构方程都能识别,该模型才是可以识别的,否则是不可识别的。对于恒等式和制度方程,由于不含未知待定参数,均不存在识别问题。 二、模型识别的状态 1.不可识别 例子:

第四章联立方程模型

Chapter4 联立方程模型 本章关注的目标Y 不止一个,而是多个。或者其中关注的某一目标与其它目标有内在联系,如果我们不知道其它的目标,就不可能知道要关注的目标。例如,我们要知道某一商品的市场价格,我们必须要同时知道该商品的供给曲线和需求曲线。自然也就存在多因多果的关系问题。从内生性问题角度看,某一解释变量i X 从另一方面考察可能成为Y 的结果,那么Y 就是原因,因为i X 中有Y 的成分,从而()0i E U X 不成立,产生内生性问题的第3种情形,联立性问题。 在第二章现代观点理念的陈述中,把Y 看成是一个随机向量,所有的语言经过适当的修正,完全可以类似重复。但由于因变量Y 的个数的增加,也就带来了许多“单方程线性回归模型”不曾有的问题。本章主要讨论联立的线性系统。内容有,联立方程模型的表述,各种估计和检验的假设条件,系统的可识别,以及一些专题。其中GMM 方法是本章的特色。它把2SLS 的方法又提高了一步。 一、基本概念和模型 系统:多个变量间的相互联系,一般用方程表述。线性系统则认为它们的联系是线性的。 变量:描述系统状态的基本要素。变量分成两类。一类是内生变量,含义是,一旦系统变量间的相互联系确定,这些变量的值就是完全确立的。内生变量一般是系统要关注的对象。另一类是先决变量,含义是,它们的值不是由系统直接确定。它又分成:(1)外生变量,它的值由系统的外部给定;(2)滞后的内生变量,它的值由内生变量的前期确定。有时,(1)(2)不加区分统称为外生变量。不过这两种内生变量有实质性区别,后一种滞后变量会带来内生性问题。 线性模型:系统中的变量通过线性方程或加上随机误差项联系,称为联立系统的线性模型。 模型分成简约式(reduced formed )和结构式(structure form )两种: 1、简约式:每个内生变量由系统的先决变量的线性式加随机项构成,先决变量前的系数称为简约系数。 2、结构式:每个方程由内生变量和先决变量的混合线性式或加随机项构成。结构式有以确定的经济内内涵,它们从理论模型简化而成。一般把结构式分成四类: (1) 行为方程 (2) 技术方程 (3) 平衡方程 (4) 定义方程 每个结构方程中,变量前的系数称为结构参数。 系统的描述: Y 表示内生变量,设共有G 个内生变量:1Y ……G Y X 表示先决变量,设有M 个先决变量:1X ……M X U 表示随机误差,误差项的个数随行为和技术方程的个数来定。 例:简单的宏观消费-投资模型: 可加随机项 不可加随机项

第十一章 联立方程模型 案例分析

第十一章 案例分析 一、研究目的和模型设定 依据凯恩斯宏观经济调控原理,建立简化的中国宏观经济调控模型。经理论分析,采用基于三部门的凯恩斯总需求决定模型,在不考虑进出口的条件下,通过消费者、企业、政府的经济活动,分析总收入的变动对消费和投资的影响。设理论模型如下: t t t t t t t t t t u Y I u Y C G I C Y 210110++=++=++=ββαα )83.11() 82.11()81.11( 其中,t Y 为支出法GDP ,t C 为消费,t I 为投资,t G 为政府支出;内生变量为t t t I C Y ,,;前定变量为t G ,即M=3,K=1。 二、模型的识别性 根据上述理论方程,其结构型的标准形式为 t t t t t t t t t t u Y I u Y C G Y I C 2101100=-+-=-+-=-+--ββαα 标准形式的系数矩阵),(ΓB 为 t t t t G Y I C C ? ? ? ?? ??-------=Γ010********),(1010ββααB 由于第一个方程为恒定式,所以不需要对其识别性进行判断。下面判断消费函数和投资函数的识别性。 1、消费函数的识别性 首先,用阶条件判断。这时0,222==k m ,因为,1012=-=-k K 并且 11212=-=-m ,所以122-=-m k K ,表明消费函数有可能为恰好识别。 其次,用秩条件判断。在),(ΓB 中划去消费函数所在的第二行和非零系数所在的第一、二、四列,得 ? ??? ??--=Γ0111),(00B 显然,2),(00=ΓB Rank ,则由秩条件,表明消费函数是可识别。再根据阶条件,消费函数是恰好识别。

第9章 联立方程模型

第9章 联立方程模型 习 题 一、单项选择题 1.关于联立方程组模型,下列说法中错误的是( B ) A. 结构模型中解释变量可以是内生变量,也可以是前定变量 B. 简化模型中解释变量可以是内生变量, C. 简化模型中解释变量是前定变量 D. 结构模型中解释变量可以是内生变量 2.如果某个结构方程是恰好识别的,估计其参数可用(D ) A. 最小二乘法 B. 极大似然法 C. 广义差分法 D. 间接最小二乘法 3.在联立方程结构模型中,对模型中的每一个随机方程单独使用普通最小二乘法得到的估计参数是( B ) A. 有偏且一致的 B. 有偏不一致的 C. 无偏但一致的 D. 无偏且不一致的 4.在有M 个方程的联立方程组中,若用H 表示联立方程组中全部的内生变量与 全部的前定变量之和的总数,用表示第i 个方程中内生变量与前定变量之和 的总数时,第i 个方程过度识别时,则有公式( A )成立。 A. B. C. D. 5.在有M 个方程的联立方程组中,若用H 表示联立方程组中全部的内生变量加 上全部的前定变量的总个数,用表示第i 个方程中内生变量与前定变量之和 的个数时,则公式表示( C ) A .不包含在第i 个方程中内生变量的个数 B .不包含在第i 个方程中外生变量的个数 C .不包含在第i 个方程中内生变量与外生变量之和的个数 D .包含在第i 个方程中内生变量与外生变量之和的个数 6.结构模型中的每一个方程都称为结构方程。在结构方程中,解释变量可以是前定变量,也可以是( C ) A. 外生变量 B. 滞后变量 C. 内生变量 D. 外生变量和内生变量 i N 1i H N M ->-1i H N M -=-0i H N -=1i H N M -<-i N i H N -

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