聯(lián)立方程模型的分類與估計(jì)-資料下載頁
2024-11-19 22:15本頁面
【正文】 ）估計(jì)量的偏倚趨于零（ 2SLS估計(jì) 漸進(jìn)無偏 ） ● 二段最小二乘 估計(jì)是 漸進(jìn)有效 的 ● 對于恰好識別方程 2SLS估計(jì)與間接最小二乘估計(jì)結(jié)果一致 注意： 運(yùn)用二段最小二乘法時(shí)應(yīng)關(guān)注簡化型模型的可決系數(shù) ： 第一段回歸時(shí) 高，說明 與 很接近； 若第一段簡化型回歸 很低，說明 對 的代表性不 強(qiáng)，很大程度上受隨機(jī)分量決定， 2SLS估計(jì)事實(shí)上將無意 義。二段最小二乘法的特性：52 第四節(jié) 案例分析 一、模型設(shè)定 采用基于三部門的凱恩斯總需求決定模型，在不考慮進(jìn)出口的條件下，通過消費(fèi)者、企業(yè)、政府的經(jīng)濟(jì)活動，分析總收入的變動對消費(fèi)和投資的影響。設(shè)理論模型如下： 其中， Yt為支出法 GDP， Ct為消費(fèi)， It為投資， Gt為政府支出；內(nèi)生變量為 Yt， Ct， It，前定變量為 Gt，即M=3， K=1。 53 由于第一個(gè)方程為恒定式，所以不需要對其識別性進(jìn)行判斷，只需要判斷消費(fèi)函數(shù)和投資函數(shù)的識別性。根據(jù)前面的階條件和秩條件判斷準(zhǔn)則（過程略）， 消費(fèi)函數(shù)和投資函數(shù)都是恰好識別 ，所以該模型為恰好識別。故下面直接采用 間接最小二乘法 進(jìn)行參數(shù)估計(jì) 根據(jù)上述理論方程，其結(jié)構(gòu)型的標(biāo)準(zhǔn)形式的 系數(shù)矩陣 為二、模型的識別性54年份 支出法 GDP 消 費(fèi) 投 資 政府支出1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 19782024年中國 GDP、消費(fèi)、投資、財(cái)政支出（作為政府支出的替代變量）的數(shù)據(jù) （資料來源： 《 中國統(tǒng)計(jì)年鑒 2024》 ，中國統(tǒng)計(jì)出版社） 三、模型的估計(jì)551989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2024 2024 2024 2024 56根據(jù) ILS法，首先將結(jié)構(gòu)型模型轉(zhuǎn)變?yōu)楹喕湍Ｐ停?則結(jié)構(gòu)型模型的系數(shù)與簡化型模型系數(shù)的關(guān)系為：用 EVIEWS軟件對簡化型模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如下：恰好識別模型的 ILS估計(jì)57 由于模型是恰好識別的，則由結(jié)構(gòu)型模型系數(shù)與簡化型模型系數(shù)之間的關(guān)系，可以 惟一地 解出結(jié)構(gòu)型模型系數(shù)的估計(jì)，從而得到結(jié)構(gòu)型模型的估計(jì)為：58 考慮在宏觀經(jīng)濟(jì)活動中，當(dāng)期消費(fèi)行為還要受到上一期消費(fèi)的影響，當(dāng)期的投資行為也要受到上一期投資的影響，如果在上述模型里再引入 Ct和 It的滯后一期變量 Ct1和 It1。這時(shí)模型可以寫為 用階條件和秩條件對上述模型進(jìn)行識別判斷（過程略），結(jié)論是消費(fèi)函數(shù)和投資函數(shù)均是 過度識別 的。需要用2SLS對方程組的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。過度識別模型的 2SLS估計(jì)59 進(jìn)入 EViews軟件，確定時(shí)間范圍；編輯輸入數(shù)據(jù)。然后按路徑： Qucik/Estimate equation /Equation specification/Method/TSLS， 進(jìn)入估計(jì)方程對話框，將 method按鈕點(diǎn)開，這時(shí)會出現(xiàn)估計(jì)方法選擇的下拉菜單，從中選 “TSLS”，即兩階段最小二乘法。 當(dāng) TSLS法選定 后，便會出現(xiàn) “Equation Specification” 對話框。估計(jì)消費(fèi)函數(shù)60 “Equation Specification”對話框有兩個(gè)窗口 :第一個(gè)窗口寫 要估計(jì)的方程 ,如寫： “COM C GDP COM(1)） ”；第二個(gè)窗口寫該方程組中 所有的前定變量 ， EViews要求將截距項(xiàng)也看成前定變量。如寫： “C GOV COM(1) INV(1)”。其中， COM(1)， INV(1)分別表示消費(fèi)變量 COM和投資變量INV的滯后一期。然后按 “OK”， 便顯示出估計(jì)結(jié)果 。61輸出的二段最小二乘消費(fèi)方程估計(jì)結(jié)果62用類似方法可得到投資方程估計(jì)結(jié)果63最后得到該聯(lián)立方程模型的估計(jì)式為：64本章小節(jié)● 聯(lián)立方程模型是用若干個(gè)相互關(guān)聯(lián)的單一方程，同時(shí)表示一個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)變量相互聯(lián)立依存性的模型?！衤?lián)立方程模型中的 內(nèi)生變量和外生變量 。聯(lián)立方程模型中外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化，而內(nèi)生變量卻不能反過來影響外生變量?！衤?lián)立方程模型中的 聯(lián)立方程偏倚 ?！衤?lián)立方程模型的 結(jié)構(gòu)型模型和簡化型模型 。65●對聯(lián)立方程識別最直觀的理解，是看能否從簡化型模型參數(shù)估計(jì)值中合理求解出結(jié)構(gòu)型模型參數(shù)的估計(jì)值。 模型的恰好識別；過度識別；不可識別?！衽袛嗄Ｐ妥R別性的 階條件和秩條件 。●聯(lián)立方程模型的估計(jì)： 遞歸型 —— 用 OLS法估計(jì)。 恰好識別 —— 可用間接最小二乘法估計(jì) 過度識別和恰好識別 —— 可用二段最小二乘法估計(jì) 不可識別 —— 無法估計(jì)。66 作 業(yè)練習(xí)題 67THANKS第 十一 章 講 完 了！有什么問題嗎？有什么問題嗎？68o 樹立質(zhì)量法制觀念、提高全員質(zhì)量意識。o 人生得意須盡歡，莫使金樽空對月。o 安全象只弓，不拉它就松，要想保安全，常把弓弦繃。o 加強(qiáng)交通建設(shè)管理，確保工程建設(shè)質(zhì)量。o 安全在于心細(xì)，事故出在麻痹。o 踏實(shí)肯干，努力奮斗。o 追求至善憑技術(shù)開拓市場，憑管理增創(chuàng)效益，憑服務(wù)樹立形象。o 嚴(yán)格把控質(zhì)量關(guān)，讓生產(chǎn)更加有保障。o 作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)記得牢，駕輕就熟除煩惱。o 好的事情馬上就會到來，一切都是最好的安排。o 專注今天，好好努力，剩下的交給時(shí)間。o 牢記安全之責(zé)，善謀安全之策，力務(wù)安全之實(shí)。o 相信相信得力量。謝謝大家！
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