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联立方程模型就是由多个相互联系的单一方程构成的经济计量模型。联立方程模型描述经济变量间的因果关系是双向的,即某一经济变量决定着其它一些经济变量,反过来又受其他经济变量影响。有时由于两个变量之间存在双向因果关系,用单一方程模型就不能完整的描述这两个变量之间的关系。
从单一回归方程到联立方程模型,是实现变量之间的关系由一个维度向多个维度的演进,实现经济系统的概念。
但是联立方程模型由于变量之间的关系复杂,加大了对模型估计的难度以及变量之间关系的梳理,这就需要对联立方程的模型进行内外生的变量梳理、模型识别以及一些“高级”的估计方法。
下面就用一个简单模型去带你入门:
在联立方程模型中,内生变量由所有变量的相互作用、相互影响决定,它既受模型中其他内生变量和前定变量的影响,同时又影响其他内生变量,所有又称作联合决定变量。在联立方程模型中,模型方程等号左边的变量都是内生变量。外生变量是非随机变量,其值由模型以外的因素决定。外生变量对模型中的内生变量有影响,但不受模型中任何变量的影响。前定变量包括外生变量和滞后内生变量。由于时间t,滞后内生变量的数值已知,因此滞后内生变量在时间t不再是随机变量。
(1)内生变量为MO、GDP,外生变量为P、CONS、I和常数项,前定变量为P、CONS、I和常数项。
(2)用结构式条件分析方程的可识别性。
根据两个模型方程,该联立方程结构参数矩阵为:
模型系统中内生变量的数目为g=2,前定变量的数目为k=4(包括常数项)。
首先判断第1个结构方程的识别状态。对于第1个方程,有
所以,第2个结构方程为过度识别的结构方程。综合以上结果,该联立方程模型是不可识别的。
(3)两阶段最小二乘法估计该联立方程的步骤:
首先,将该结构式方程先转换为简化式模型,简化式模型里的每一个方程都不存在随机解释变量问题,可以直接采用普通最小二乘法进行估计。
其次,由第一步得出的Y^的估计量替换Y。该方程中不存在随机解释变量问题,也可以直接用普通最小二乘法进行估计。
第二步得到的估计值就是联立方程模型的结构参数估计值。
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