【正文】 性。 在實際經濟問題中，有些數(shù)據(jù)是通過已知數(shù)據(jù)生成的。 還有就是兩個時間點之間的“ 內插 ”技術往往導致隨機項的序列相關性。 而且，在大樣本情況下， 參數(shù)估計量雖然具有一致性，但仍然不具有漸近有效性。 其他檢驗也是如此。 所以 ， 當模型出現(xiàn)序列相關性時，它的預測功能失效。 序列相關性 檢驗方法有多種，但基本思路相同： 首先 ，采用 O L S 法估計模型，以求得隨機誤差項的“ 近似估計量 ”，用 ~e i 表示： lsiii YYe 0)?(~ ??基本思路 : 三、序列相關性的檢驗 1. 圖示法 ⒋ 恰好識別 (Just Identification)與過度識別 (Overidentification) ? 如果某一個隨機方程具有一組參數(shù)估計量，稱其為恰好識別； ? 如果某一個隨機方程具有多組參數(shù)估計量，稱其為過度識別。但是，在判斷隨機方程的識別性問題時，應該將恒等方程考慮在內 。 ??????????????tttttttttICYYIYC210110??????? 第 1與第 3個方程的線性組合得到的新方程具有與投資方程相同的統(tǒng)計形式，所以投資方程也是不可識別的。 ? 參數(shù)關系體系 由 3個方程組成 ， 剔除一個矛盾方程 ， 2個方程不能求得 4個結構參數(shù)的確定值 。 ⒉ 例題 2 ? 消費方程是可以識別的，因為任何方程的線性組合都不能構成與它相同的統(tǒng)計形式。 C YI Y YY C It t tt t t tt t t? ? ?? ? ? ?? ??? ? ?? ? ? ?0 1 10 1 2 1 2? 于是，該模型系統(tǒng)仍然不可識別。 ? 可以得到消費方程參數(shù)的確定值 ， 證明消費方程可以識別；因為只能得到它的一組確定值 ， 所以消費方程是恰好識別的方程 。 ? 注意：與例題 1相比 ， 在投資方程中增加了1個變量 ， 消費方程變成可以識別 。 ? 投資方程也是可以識別的，因為任何方程的線性組合都不能構成與它相同的統(tǒng)計形式。 C Y CI Y YY C It t t tt t t tt t t? ? ? ?? ? ? ?? ???? ? ? ?? ? ? ?0 1 2 1 10 1 2 1 2? 參數(shù)關系體系由 9個方程組成 ， 剔除 3個矛盾方程 ， 在已知簡化式參數(shù)估計值時 ， 由 6個方程能夠求得所有 6個結構參數(shù)的確定估計值 。 ? 而且 ， 只能得到所有 6個結構參數(shù)的一組確定值 ， 所以消費方程和投資方程都是恰好識別的方程 。 ⒋ 例題 4 ? 消費方程和投資方程仍然是可以識別的，因為任何方程的線性組合都不能構成與它們相同的統(tǒng)計形式。 C Y C PI Y YY C It t t t tt t t tt t t? ? ? ? ?? ? ? ?? ?? ??? ? ? ? ?? ? ? ?0 1 2 1 3 1 10 1 2 1 2? 參數(shù)關系體系由 12個方程組成 ， 剔除 4個矛盾方程 ， 在已知簡化式參數(shù)估計值時 ， 由 8個方程能夠求得所有 7個結構參數(shù)的確定估計值 。 ?但是，求解結果表明，對于消費方程的參數(shù)，只能得到一組確定值，所以消費方程是恰好識別的方程； ?而對于投資方程的參數(shù)，能夠得到多組確定值，所以投資方程是過度識別的方程。 ? 但是在這里，無窮多解意味著沒有確定值，所以，如果參數(shù)關系體系中有效方程數(shù)目小于未知結構參數(shù)估計量數(shù)目，被認為不可識別。 ⒌ 如何修改模型使不可識別的方程變成可以識別 ? 或者在其它方程中增加變量； ? 或者在該不可識別方程中減少變量； ? 必須保持經濟意義的合理性。于是，判斷第 i 個結構方程識別狀態(tài)的結構式條件為： 如果R g( )? ?0 0 1? ?，則第 i 個結構方程 不可識別 ； 如果R g( )? ?0 0 1? ?，則第 i 個結構方程 可以識別 ，并且 如果k k gi i? ? ? 1，則第 i 個結構方程 恰好識別 ， 如果k k gi i? ? ? 1，則第 i 個結構方程 過度識別 。 ⒉ 例題 C Y C PI Y YY C It t t t tt t t tt t t? ? ? ? ?? ? ? ?? ?? ??? ? ? ? ?? ? ? ?0 1 2 1 3 1 10 1 2 1 2? ??? ?? ? ? ?? ? ?? ???????????1 0 00 1 0 01 1 1 0 0 0 01 0 2 31 0 2? ? ? ?? ? ?? 判斷第 1個結構方程的識別狀態(tài) ? ?? ?0 0 21 1 0? ????????? R g( )? ?0 0 2 1? ? ?所以，該方程可以識別。 ? 判斷第 2個結構方程的識別狀態(tài) 所以，該方程可以識別。 ? ?? ?0 0 2 31 1 0 0? ? ????????? ? 12)( 00 ????? gRk k g? ? ? ?2 22 1? 第 3個方程是平衡方程，不存在識別問題。 ? 與從定義出發(fā)識別的結論一致 。 ? 由于需要首先估計簡化式模型參數(shù)，所以很少實際應用。 其中 ?2是簡化式參數(shù)矩陣 ? 中劃去第 i 個結構方程所不包含的內生變量所對應的行和第 i 個結構方程中包含的先決變量所對應的列之后，剩下的參數(shù)按原次 序組成的矩陣。又因為： 所以該方程是恰好識別的。又因為： 所以該方程是過度識別的。 ? 所以該模型是不可識別的。 《 計量經濟學 —方法與應用 》 （李子奈編著，清華大學出版社， 1992年 3月）第 104—107頁。 ? 理論上很嚴格的方法在實際中往往是無法應用的，在實際中應用的往往是一些經驗方法。 ? “在建立某個結構方程時，要使該方程包含前面每一個方程中都不包含的至少 1個變量（內生或先決變量）；同時使前面每一個方程中都包含至少 1個該方程所未包含的變量，并且互不相同。 只要新引入方程包含前面每一個方程中都不包含的至少 1個變量，那么它與前面方程的任意線性組合都不能構成與前面方程相同的統(tǒng)計形式，原來可以識別的方程仍然是可以識別的。 只要前面每個方程都包含至少1個該方程所未包含的變量，并且互不相同。 ? 在實際建模時，將每個方程所包含的變量記錄在如下表所示的表式中，將是有幫助的。 一、 概述 二、 狹義的工具變量法（ IV） 三、 間接最小二乘法 (ILS) 四、 二階段最小二乘法 (2SLS) 五、 三種方法的等價性證明 六、 簡單宏觀經濟模型實例演示 *七、 主分量法的應用 *八、 k級估計式 一、概述 ? 聯(lián)立方程計量經濟學模型的估計方法分為兩大類： 單方程估計方法與系統(tǒng)估計方法 。也將單方程估計方法稱為有限信息估計方法 。也將系統(tǒng)估計方法稱為完全信息估計方法 。 ? 單方程估計方法按其方法原理又分為兩類。