聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的系統(tǒng)估計(jì)方法(2)(編輯修改稿)
2025-06-17 21:18 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 GLS估計(jì)原模型系統(tǒng) Y Z? ?? ?~得到結(jié)構(gòu)參數(shù)的 3SLS估計(jì)量為： ?? ( ? ? ? ) ? ?( ? ( ? ) ? ) ? ( ? )? ? ?? ?? ? ?? ? ? ? ?? ? ?? ? ?Z Z Z YZ I Z Z I Y1 1 11 1 1⒊ 三階段最小二乘法估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì) ⑴ 如果聯(lián)立方程模型系統(tǒng)中所有結(jié)構(gòu)方程都是可以識(shí)別的 ， 并且非奇異 ， 則 3SLS估計(jì)量是一致性估計(jì)量 。 ⑵ 3SLS估計(jì)量比 2SLS估計(jì)量更有效 。 為什么 ？ ⑶ 如果 Σ是對(duì)角矩陣 ， 即模型系統(tǒng)中不同結(jié)構(gòu)方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間無(wú)相關(guān)性 ， 那么可以證明 3SLS估計(jì)量與 2SLS估計(jì)量是等價(jià)的 。 ⑷ 這反過(guò)來(lái)說(shuō)明 ， 3SLS方法主要優(yōu)點(diǎn)是考慮了模型系統(tǒng)中不同結(jié)構(gòu)方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間的相關(guān)性 。 三、完全信息最大似然法簡(jiǎn)介 （ FIML,Full Information Maximum Likelihood） ⒈ 概念 ? 另一種已有實(shí)際應(yīng)用的聯(lián)立方程模型的系統(tǒng)估計(jì)方法。 ? Rothenberg和 Leenders于 1964年提出一個(gè)線性化的 FIML估計(jì)量。 ? FIML是 ML的直接推廣，是在已經(jīng)得到樣本觀測(cè)值的情況下，使整個(gè)聯(lián)立方程模型系統(tǒng)的或然函數(shù)達(dá)到最大以得到所有結(jié)構(gòu)參數(shù)的估計(jì)量。 ⒉ 復(fù)習(xí)：多元線性單方程模型的 最大似然估計(jì) y x x xi i i k ki i? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?0 1 1 2 2i=1,2,… ,n Y X? ?? ?? Y的隨機(jī)抽取的 n組樣本觀測(cè)
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