【正文】 1. 參數(shù)估計量非有效 因為，在有效性證明中利用了 E(NN’)=?2I 即同方差性和互相獨立性條件。 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。 2. 變量的顯著性檢驗失去意義 在變量的顯著性檢驗中，統(tǒng)計量是建立在參數(shù)方差正確估計基礎之上的，這只有當隨機誤差項具有同方差性和互相獨立性時才能成立。 其他檢驗也是如此。 3. 模型的預測失效 區(qū)間預測與參數(shù)估計量的方差有關，在方差有偏誤的情況下，使得預測估計不準確，預測精度降低。 所以 ， 當模型出現(xiàn)序列相關性時，它的預測功能失效。 然后 ， 通過分析這些 “ 近似估計量 ” 之間的相關性 ， 以判斷隨機誤差項是否具有序列相關性 。 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。 ? 恒等方程由于不存在參數(shù)估計問題，所以也不存在識別問題。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 。 二、從定義出發(fā)識別模型 ⒈ 例題 1 ? 第 2與第 3個方程的線性組合得到的新方程具有與消費方程相同的統(tǒng)計形式，所以消費方程也是不可識別的。 ??????????????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。 ? 于是，該模型系統(tǒng)不可識別。 ? 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 。也證明消費方程與投資方程都是不可識別的 。 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。 ? 投資方程仍然是不可識別的，因為第 第 2與第 3個方程的線性組合（消去 C）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。 ? 參數(shù)關系體系由 6個方程組成 ， 剔除 2個矛盾方程 ， 由 4個方程是不能求得所有 5個結構參數(shù)的確定估計值 。 ? 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 。 ? 投資方程都是不可識別的 。 ? 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 。 ⒊ 例題 3 ? 消費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相同的統(tǒng)計形式。 ? 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。 ? 于是，該模型系統(tǒng)是可以識別的。 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 。 ? 所以也證明消費方程和投資方程都是可以識別的 。 ? 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 。 ? 注意：與例題 2相比 ， 在消費方程中增加了 1個變量 ， 投資方程變成可以識別 。 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。 ? 于是，該模型系統(tǒng)是可以識別的。 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 。 ? 所以也證明消費方程和投資方程都是可以識別的 。 ?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。 ? 注意： ? 在求解線性代數(shù)方程組時，如果方程數(shù)目大于未知數(shù)數(shù)目，被認為無解；如果方程數(shù)目小于未知數(shù)數(shù)目，被認為有無窮多解。 ? 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。 ? 如果參數(shù)關系體系中有效方程數(shù)目大于未知結構參數(shù)估計量數(shù)目，那么每次從中選擇與未知結構參數(shù)估計量數(shù)目相等的方程數(shù)，可以解得一組結構參數(shù)估計值，換一組方程，又可以解得一組結構參數(shù)估計值，這樣就可以得到多組結構參數(shù)估計值，被認為可以識別，但不是恰好識別，而是過度識別 。 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(jīng)濟意義的合理性。 三、結構式識別條件 ⒈ 結構式識別條件 ? 直接從結構模型出發(fā) ? 一種規(guī)范的判斷方法 ? 每次用于 1個隨機方程 ? 具體描述為 ： 聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型的結構式 ? ? ?Y X? ? 中的第 i 個方程中包含g i個內生變量（含被解釋變量）和k i個先決變量（含常數(shù)項），模型系統(tǒng)中內生變量和先決變量的數(shù)目仍用g和 k 表示，矩陣( )? ?0 0表示第 i 個方程中未包含的變量（包括內生變量和先決變量）在其它g ? 1個方程中對應系數(shù)所組成的矩陣。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 。 ? 一般將該條件的前一部分稱為 秩條件（ Rank Condition） ， 用以判斷結構方程是否識別 ； ? 將后一部分稱為 階條件（ Order Conditon） ，用以判