聯(lián)立方程模型ppt課件-在線瀏覽
2025-06-20 04:49本頁面
【正文】 11111111111????????????????021ttuu （第 2版 242頁） （第 3版 208頁） 聯(lián)立方程模型的識別（ identification） 例 ：關于糧食的需求供給模型如下， Dt = ?0 + ?1 Pt + u1 (需求函數 ) St = ? 0 + ?1 Pt + u2 (供給函數 ) St = Dt (平衡條件 ) 其中 Dt 需求量， St 供給量， Pt 價格， ui, (i =1,2) 隨機項。從而引出聯(lián)立方程模型的 識別問題 。例如 收入和偏好的變化會影響需求曲線 隨時間變化產生位移，而對供給曲線不會產生影響。也就是說供給曲線是可識別的。需求曲線就是可識別的。稱此為 識別反論 。 也可以從代數意義上討論識別問題。從上面的分析已知，當一個結構模型確定下來之后，首先應考慮識別問題。 如果能夠從簡化型模型參數估計出所有的結構模型參數，就稱該結構模型是可識別的。 聯(lián)立方程模型的識別 （第 2版 244頁） （第 3版 210頁） （第 2版第 247頁） （第 3版第 213頁） 舉例說明。相應簡化型模型為 Qt = ?10 + ?11 It + ?12 Wt + vt 1 Pt = ?20 + ?21 It + ?22 Wt + vt 2 如果對于簡化型模型來說，有些結構模型參數取值不惟一，則該結構模型是過度識別的。 只有行為方程才存在識別問題， 對于定義方程或恒等式不存在識別問題。 不可識別的模型則不可估計。 若有一個方程是不可識別的，則整個聯(lián)立方程模型是不可識別的。 識別方法： 階條件（ order condition） 不包含在待識別方程中的變量（被斥變量）個數 ?（聯(lián)立方程模型中的方程個數 – 1） 階條件是必要條件但不充分，即不滿足階條件是不可識別的，但滿足了階條件也不一定是可識別的。滿足秩條件能保證聯(lián)立方程模型內每個方程都有別于其他方程。若不滿足階條件，識別到此為止。若滿足階條件，則進一步檢查秩條件。對此還要返回來再次利用階條件作判斷。 例 ：某結構模型為， y1 = ?12 y2 + ?11 x1 + ?12x2 + u1 （恰好識別） y2 = ?2 3 y3 + ?2 3 x3 + u2 （過度識別） y3 = ? 31 y1 + ? 32 y2 + ?3 3 x3 + u3 （不可識別） 試考查第二個方程的可識性。對于第 2個方程，被斥變量有 3個 y1, x1, x2，（方程個數 – 1） = 2。 結構模型的系數矩陣是， ??????????????????33323123231211120010010001???????? 聯(lián)立方程模型的識別 聯(lián)立方程模型的識別 從系數陣中劃掉第 2 個方程的變量 y2, y3, x3的系數所在的相應行和列，得第 2 個方程被斥變量的系數陣如下， ??????????????????33323123231211120010010001???????? ? ???????????001311211??? 因為013111???? ? 0 , 013112???? ? 0 被斥變量系數陣的秩 = 2 ，已知 ( 方程個數 ) 1 = 2 ，所以第 2 個方程是可識別的。因為被斥變量個數是 3 2 ，所以第 2 個方程是過度識別的。對于第 3 個方程，被斥變量有 2 個 x1, x2，（方程個數 – 1 ） = 2 。 從系數陣中劃掉第 3 個方程的變量 y1, y2, y3, x3的系數所在的相應行和列，得第 3 個方程的被斥變量系數陣如下 ??????????????????33323123231211120010010001???????? ? ???????? ??001211 ?? 因為001211 ?? ?? = 0 被斥變量系數陣的秩 = 1 ，已知 ( 方程個數 ) 1 = 2 , 所以 第 3 個方程是不可識別的 。由于簡化型模型每個方程只含有一個內生變量且為被解釋變量。方程中解釋變量都是前定變量，自然與隨機項無關。 對于結構模型有兩種估計方法 。 另一種為方程組估計法 ，系統(tǒng)估計法，即完全信息估計法。 因此稱為完全信息估計法 . 顯然對于聯(lián)立方程模型，理想的估計方法應當是完
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