第11章 联立方程模型

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联立方程模型

联立方程模型
2.识别的秩条件—充要条件
方程可识别的充要条件指的是该方程不包含而为其他方程所包含的变量(包括内生变量和前定变量)的系数矩阵的秩等于G-1,即:
其中, 表示不出现在被考察方程内,而出现在其他方程内的所有变量的系数矩阵,称为识别矩阵,R为求秩符号。
秩的计算:
利用矩阵的初等行变换将一个矩阵A化成阶梯形矩阵,然后计算矩阵的秩。
2.技术方程
技术方程是指类似于投入多少原料、资金,使之产出多少产品这种技术性关系,也可以称为工艺关系。例如,生产函数是劳动力、资金等因素的投入与产品生产量之间的工艺技术关系。在实际应用中,技术方程一般都是行为方程。
3.制度方程
制度方程指的是法律、制度、政策等制度规定的经济变量之间的函数关系。例如,税收方程等。
在不同的教科书中,给出了三种识别的定义:
如果联立方程模型中某个结构方程不具有确定的统计形式,则称该方程为不可识别。
如果联立方程模型中某些方程的线性组合可以构成与某个方程相同的统计形式,则称该方程不可识别。
根据参数关系体系,在已知简化式模型参数估计值时,如果不能得到联立方程模型中某个结构方程的确定的结构参数估计值,则称该方程不可识别。
这两个方程有什么关系?当经济增长、物价水平和货币供给量的样本数据都是既定的,两个方程可以同时估计吗?
迄今为止我们讨论的都是单一方程计量经济模型,但是有的经济问题的计量,需要运用联立方程模型。
第十一章联立方程模型及其估计
第一节联立方程模型概述
一、联立方程模型的概念
单方程计量经济学模型,是用单一方程描述某一经济变量与影响该变量变化的诸因素之间的因果关系。所以,它适用于单一经济现象的研究,揭示其中的单向因果关系。
如果模型中结构方程的个数等于内生变量的个数,那么在数学上才是完备的,这种模型叫做完备模型。

第11章 联立方程模型的估计方法

第11章 联立方程模型的估计方法

• 估计结果显示
Dependent Variable: CC Method: Two-Stage Least Squares Date: 04/11/03 Time: 22:06 Sample(adjusted): 1979 1996 Included observations: 18 after adjusting endpoints Instrument list: C G CC1 Variable C Y CC1 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient 164.8004 0.317539 0.391935 0.999435 0.999360 228.3835 13200.10 0.000000 Std. Error 95.45182 0.032376 0.087514 t-Statistic 1.726529 9.807786 4.478510 Prob. 0.1048 0.0000 0.0004 9875.667 9026.792 782385.2 2.015655
Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
⒋用间接最小二乘法估计消费方程
Ct 10 11Ct 1 12 Gt 1t Yt 20 21Ct 1 22 Gt 2 t
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

第11章 联立方程模型教案资料

第11章 联立方程模型教案资料

The Identification Problem
Suppose we know the reduced form of a system of equations. Is this sufficient to allow us to discern the value of the parameters in the original set of structural equation?
SEM: structural model
Considering following supply-demand system
– Supply:
QtS=a1+a2Pt+et
– Demand: QtD=b1+b2Pt+b3Yt+ut
– Equilibrium: QtS=QtD
The model is often called a structural model
Supply: QtS=a1+a2Pt+a3Pt-1+et Demand: QtD=b1+b2Pt+b3Yt+ut Equilibrium: QtS=QtD
Simultaneous-Equation Model
We can see the endogeneity of the Pt and Qt variables graphically in the figure.
Considering a supply-demand models, in which the price of a products is simultaneously determined by the interaction of producers and consumers in a market.

第11讲 联立方程模型

第11讲 联立方程模型

μ1T μ2T 0
2. 简化模型 (Reduced-Form Model)
• 把内生变量表示为前定变量与随机误差项的函数的模型。 • 简化式模型并不反映经济系统中变量之间的直接关系,并不 是经济系统的客观描述。它反映预定变量对内生变量的直接 和间接影响的总和,即总影响。 • 每个简化式方程的参数称为简化式参数。 • 由于简化式模型中作为解释变量的变量中没有内生变量,故 可以采用OLS估计每个简化式方程的参数。
• 模型的分类(2种)
• 模型的识别(阶条件,秩条件)
• 模型的估计(工具变量法,二段最小二乘法)
The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1980 "for the creation of econometric models and the application to the analysis of economic fluctuations and economic policies"
• 联立方程模型的研究对象:经济系统,而不是单个经济活动
• 相互依存、互为因果,而不是单向因果关系 • 必须用一组方程才能描述清楚
(第2版236页) (第3版203页)
例:在均衡价格模型中,均衡数量和价格由供、求双方决定。 设:粮食需求量D由消费者的收入水平Y和商品价格P决定,
供给量S由价格P和气候条件W决定,
1 1 1 1 X Yt 1 Y0 Y1 YT 1 Gt G1 G2 GT
1 μ11 2 μ21 0 0
μ12 μ22 0

第十一章:联立方程模型

第十一章:联立方程模型

[计量经济学讲义] 第十一章:联立方程模型前面十章讨论的是单一方程模型,用一个方程描述一个经济变量与引起这个变量变化的各个因素之间的关系。

解释变量X 是因变量Y 的原因,其因果关系是单向的。

然而,经济现象是复杂的,因果关系可能是双向的,或者一果多因,或者一因多果。

这时用一个单一方程很难完整地表达,需要用多个相互联系的方程,才能正确反映复杂的现实经济系统状况。

§1 联立方程模型的基本概念一、联立方程模型的例子例1:(农产品供需模型)t D =1α+2αt P +3αt Y +t u 1 (1.1)t S =1β+2βt P +3βt R +t u 2 (1.2)t D =t S (1.3)例2:小型国民经济宏观模型假定该经济是封闭的。

t C =1α+2αt Y +3α1-t C +t u 1 (2.1) t I =1β+2β(t Y -1-t Y )+3β1-t Y +4β4-t R +t u 2 (2.2) t R =1γ+2γt Y +3γ (t Y -1-t Y )+4γ(t M -1-t M )+5γ(1-t R +2-t R )+t u 3 (2.3) t Y =t C +t I +t G (2.4)二、联立方程模型的变量和方程式(1)内生变量:由模型系统内决定,其值大小由方程组的联立解得到。

一般而言,内生变量既影响所在系统,又受所在系统影响。

它是具有某种概率分布的随机变量,并且与随机扰动项相关。

设t Y 是内生变量,t u 是随机扰动项,则有Cov(t Y ,t u )≠0(2)外生变量:由模型系统外部决定,其值大小由系统之外的因素决定。

联立方程模型中,外生变量是非随机变量,与随机扰动项不相关。

设t X 是外生变量,t u 是随机扰动项,则有Cov(t X ,t u )=0(3)前定变量;包括外生变量和滞后内生变量。

联立方程模型中,前定变量与随机扰动项不相关。

设s t Y -是外生变量,t u 是随机扰动项,则有Cov(s t Y -,t u )=02、方程式对联立方程模型中的方程,可以有以下两种分类:按模型对象的行为方式、性质等,可以分为行为方程、技术方程、制度方程和恒等式等。

联立方程模型

联立方程模型

第十一章 联立方程模型单一方程模型:描述某一经济变量与影响该变量变化的诸因素之间的数量关系,即描述经济变量之间的单向因果关系。

联立方程模型:就是由两个或两个以上的相互联系的单一方程组成的方程组。

第一节 联立方程模型的基本概念一、联立方程模型及其设定从经济意义上看,联立方程模型主要反映了模型对象的经济行为以及经济行为的外部环境、市场均衡条件。

例子1,⎧⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎩Q =b +b P+b R+μs 202Q =b +b P+b Y+μd 1011121Q =Q s d1222………(1.1.1)式中,Q d 表需求量,Qs 表供给量,P 表价格,Y 表消费者收入,R 表气候条件。

(11.1)式是反映某农产品的市场局部均衡模型。

例子2,小型国民经济宏观模型⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩C =b +b Y +b C +μt t 101112t-11tR =b +b Y +b (Y -Y )+b (M -M )t t t 303132t-133t-1+b (R -R )+μ34t-1t-23Y =C +I +G t t t I =b +b (Y -Y )+b Y +b R +μt t 2021t-122t-1t 23t-t t12…………………………………………………………………(11.2)例子3,在一个由国民收入Y 、消费C 、投资I 、政府支出G 等变量构成的简单的宏观经济系统中,对这些变量之间的关系用经济数学模型来进行描述。

⎧⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎩I =b +b Y +b Y +u t t 012t C =a +a Y +u t t 011tY =C +I +G t t t t-12t …… (11.3) 式(11.3)中,内生变量包括:国民收入Y 、消费C 、投资I ;外生变量包括:前期国民收入Y t-1和政府支出G 。

消费函数和投资函数为随机方程式,而收入函数为非随机方程式。

二、联立方程模型的变量和方程式1.变量(1)内生变量:是受模型系统中其他变量的影响,也可能影响其他变量。

计量经济学第11章联立方程模型-文档资料

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注意该模型的特点:
(1)B2的经济含义仍然是边际消费倾向; (2)消费C对国民收入Y的反作用; (3)假定投资I是外生决定的,比如由私人部门决定。
3
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计量经济学讲义
11.2 联立方程模型的性质
名词解释:
内生变量(endogenous variable):由系统决定的变量, 即方程中的联合相关变量。
结构方程中的系数,例如B1和B2,称为结构系数。
5
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计量经济学讲义
11.3 联立方程的偏误——OLS估计量的不一致性
例11.1 凯恩斯收入决定模型 消费函数: Ct = B1 + B2*Yt +ut 收入恒等式:Yt = Ct + It
(C C )(Y Y ) c y (Y Y ) y
2
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计量经济学讲义
11.2 联立方程模型的性质
例11.1 凯恩斯收入决定模型 消费函数: Ct = B1 + B2*Yt +ut 收入恒等式:Yt = Ct + It t是时间;u是随机扰动项;It = St。 这是最简单的厂商-居民两部门的国民收入理论。 (11.1) (11.2)
(11.1)和(11.2)表示了一个包含两个内生变量C和Y的双方程模 型。每个内生变量对应一个方程。
决定内生变量变化,描述经济中某个部门结构或行为的方程 称之为结构(structural)方程或行为(behavioral)方程。例如方 程(11.1)。 反映经济变量恒等关系的方程称为恒等式(identity),也称为 约束(constrained)方程。
A2 B2 1 A2
9
(11.8)
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第11章 联立方程模型

第11章 联立方程模型

11.2 联立方程的偏误:OLS估计量的非一致性
假设暂时忽略消费支出和收入之间的联立性,利用普通最小二 乘法仅仅估计消费函数(11.1)式。
Yt C t I t (B0 B1Yt t ) I t B0 B1Yt t I t 把( 11.1 )式中的C t 带入
ˆ ˆ1 ˆ2 It ˆ 3Gt Y t
ˆ w Yt Y t t
第二阶段
2-24
11.8 2SLS:一个数字例子 第一阶段回归
第二阶段回归
OLS回归
2-25
2-2
一、联立方程模型的性质
(二)联立方程模型的基本概念
1.联立方程模型:由多个方程所组成的模型。 Y1i=β10 + β12Y2i + γ11X1i+ u1i Y2i=β20 + β22Y1i + γ21X1i+ u2i 2.内生变量与外生变量 内生变量是模型中本身决定的变量,也就是说它的取值 是模型系统内决定的。 外生变量不是由模型系统内决定的变量,也就是说它 的取值是由模型系统外部决定的。 注意:一个变量是内生变量还是外生变量,由经济理 论和经济意义决定,不是从数学形式决定。 2-3
2-23
11.7 过度识别方程的估计:两阶段最小二乘法
为了说明两阶段最小二乘法,考虑如下模型: 收入函数: 货币供给函数: M B B Y u t 1 2 t 2t
Yt A1 A2 M t A3 I t A4Gt u1t
第一阶段
Yt 1 2 I t 3Gt wt
2-5
二、联立方程模型举例
(一)需求与供给模型 (二)凯恩斯收入决定模型
(三)工资—价格模型
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, 22
a2b2 a2 b2
, 23
a2a3 a2 b2
, v2t
a2 ut et a2 b2
.
The Identification Problem
– Supply:
QtS=a1+a2Pt+et
– Demand: QtD=b1+b2Pt+b3Yt+ut
– Equilibrium: QtS=QtD
The model is often called a structural model
because its form is given by the underlying theory.
Simultaneous-Equation Model
We can see the endogeneity of the Pt and Qt variables graphically in the figure.
SEM: structural model
Considering following supply-demand system
b2et b2
a2
22 12
,a1
21
a 2 11,
therefore,
supply
function
is
identified.
The Identification Problem
Considering following supply-demand system
– Supply: Qt=a1+a2Pt+a3Tt+et – Demand: Qt=b1+b2Pt+b3Yt+ut
An equation is unidentified, if there is no way of estimating all the structural parameters from the reduced form.
An equation is identified, if it is possible to obtain values of the parameters from the reduced form equation system.
Simultaneous-Equation Model
Now see a simple model of national income determination.
The reduced form of the model
Simultaneous-Equation Model
Using OLS, we have
Simultaneous-Equation Model
SEM consists of a series of equations with each equation serving to explain one variable which is determined in the model. Consider a threeequation supply-demand model described as follows:
Supply: QtS=a1+a2Pt+a3Pt-1+et Demand: QtD=b1+b2Pt+b3Yt+ut Equilibrium: QtS=QtD
Simultaneous-Equation Model
The supply equation, demand equation, and equilibrium condition determine the market price and the quantity supplied (and demanded) when the market is in equilibrium.
Introduction to simultaneous-equation systems
So far, we concerned ourselves primarily with single-equation models. In this chapter we turn our attention to models consisting of several equations, in which the behavior of the variables is jointly determined.
a1 b2
, v1t
ut
a2
et b2
Qt
21
+ v2t ,
21
a2b1 a1b2 a2 b2
, v2t
a 2ut a2
b2et b2
The Identification Problem
Considering following supplydemand system
– Supply: Qt=a1+a2Pt+et – Demand: Qt=b1+b2Pt+b3Yt+ut
Simultaneous-Equation Model
Suppose we estimate the supply equation in the SEM model by using OLS. The slope parameter estimate will be
Rearrange the equation, we find that
The Identification Problem
Considering following supply-demand system
– Supply: Qt=a1+a2Pt+et – Demand: Qt=b1+b2Pt+ut
The reduced form
Pt
11
+ v1t ,
11
b1 a2
The reduced form
Pt 11 + 12Yt + v1t ,
11
b1 a2
a1 b2
, 12
b3 a2 b2
, v1tBiblioteka ut a2et b2
Qt 21 + 22Yt + v2t ,
21
a 2 b1 a2
a1b2 b2
, 22
a2b3 a2 b2
,v2t
a 2ut a2
For this reason, the variables QtD, QtS, and Pt are often called endogenous variables; they are determined within the system of equations.
The model also contains two variables whose values are not determined directly within the system, which is often called predetermined variables. Pt-1 and Yt are both predetermined variables in the model.
The Pt-1 is determined within the system-by past values of the variables, thus, lagged endogenous variables are predetermined variables. The variable Yt is determined completely outside the model and is called an exogenous variable.
Considering a supply-demand models, in which the price of a products is simultaneously determined by the interaction of producers and consumers in a market.
The problem of determining the structural equations, given knowledge of the reduced form, is called the identification problem.
The Identification Problem
The Identification Problem
Suppose we know the reduced form of a system of equations. Is this sufficient to allow us to discern the value of the parameters in the original set of structural equation?
In the SEM, where (endogenous) variables in one equation feed back into variables in another equation, the error terms are correlated with the endogenous variables and least squares is both biased and inconsistent.
In a structural model, some equations may be identified while others may not.
In a single equation, it is possible that some parameters may be identified while others may remain unidentified.
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