eviews 联立方程模型
联立方程计量经济学模型――Eviews操作具体过程重点
联立方程模型_Eviews 案例操作1.下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型,已经判断消费方程式恰好识别的,投资方程是过度识别的。
对模型进行估计。
样本观测值见表6.101211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ−=+++⎧⎪=++⎨⎪=++⎩表6.1中国宏观经济数据单位:亿元年份Y I C G 年份Y I C G 197836061378175946919912128075171031634471979407414742005595199225864963 612460376819804551159023176441993345011499815682382119814901158126047161 994466911926120810662019825489176028688611995585112387726945768919836076 200531838881996683302686732152931119847164246936751020199774894284583485 511581198587923386458981719987900329546369211253619861013338465175111219 998267330702393341263719871178443225961150120008934132500428961394519881 47045495763315762001985933746145898152341989164666095852418472001107514423554853516624199018320644491132763(1用狭义的工具变量法估计消费方程选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量,过程如下:结果如下:所以,得到结构参数的工具变量法估计量为: 012ˆˆˆ582.27610.2748560.432124ααα===,,(2用间接最小二乘法估计消费方程消费方程中包含的内生变量的简化式方程为: 1011112120211222t t t t t t t tC C G Y C G πππεπππε−−=+++⎧⎨=+++⎩参数关系体系为:11121210012012122000παπαπααππαπ−−=⎧⎪−−=⎨⎪−=⎩用普通最小二乘法估计,结果如下:所以参数估计量为:101112ˆˆˆ1135.937,0.619782, 1.239898πππ===202122ˆˆˆ2014.368,0.682750, 4.511084πππ===所以,得到间接最小二乘估计值为: 12122ˆˆ0.274856ˆπαπ==211121ˆˆˆˆ0.432124απαπ=−=010120ˆˆˆˆ582.2758απαπ=−=(3用两阶段最小二乘法估计消费方程第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程,得到1ˆ2014.3680.68275 4.511084t t tY C G −=++用Y 的预测值替换消费方程中的Y ,过程如下:得到预测值,然后使用工具变量法进行估计。
EViews统计分析在计量经济学中的应用--第7章-联立方程模型解析
10/12/2018
EViews统计分析在计量经济学中的应用
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7.2: 联立方程的估计方法及比较
实验目的：通过本次实验，掌握方程2SLS估计的 操作方法和估计步骤；掌握利用2SLS估计方法解 决实际问题，对方程估计结果进行合理的解释说明。 实验数据：1991-2011年我国的全国居民消费 (CSt)、国民生产总值(Yt)、投资（It）、政府消 费(Gt)（相关数据在文件夹 ““Material/Chapter 7/Data和 Material/Chapter 7/Workfile””） 。 实验原理：狭义的工具变量法、间接最小二乘法、 二阶段最小二乘法
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变量输入对话框
图7.5 变量输入对话R框
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间接最小二乘法估计结果
图7.6 间接最小二乘法估计结果
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参数模型估计量和结构参数估计值
第 章 联立方程模型
7.1 7.2 7.3 7.4 联立方程的识别 联立方程的估计方法及比较 联立方程的检验 习题（略）
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7.1：联立方程的识别
7.1.1结构式方程的识别
假设联立方程系统的结构式 BY+ΓZ=μ 中的第i个方程中包含ki个内生 变量和gi个先决变量，系统中的内生变量先决变量的数目仍用k和g比奥斯， 矩阵（B0 , Γ0）表示第i个方程中未包含的变量（包括内生变量和先决变量） 在其他k-1个方程中对应的系统所组成的矩阵。于是，判断第i个结构方程 识别状态的结构式识别条件为 如果rank（B0 , Γ0）< k-1，则第i个结构方程不可识别； 如果rank（B0 , Γ0）= k-1，则第i个结构方程可以识别，并且 如果g-gi=ki-1，则第i个结构方程恰好识别； 如果g-gi>ki-1，则第i个结构方程过度识别。 式中：符号rank（）结构方程是否可以识别；后一部分称为阶条件，用以判断结构方 程的恰好识别或过度识别。
计量经济学联立方程模型
1 B 0 1
0 1 1
0 2 0
0 0 1
随堂练习二:
将前述商品的市场局部均衡模型（10-2）表示为式 （10-4）的矩阵形式
D t 0 1 Pt 2 Y t 1 t S t 0 1 Pt 2 Pt 1 2 t D S t t
1 1t 1 2 t 1 1 1 1 1t 1 2 t 1 1 1
又如:
（对于前述商品的市场局部均衡模型）
考察商品的市场局部均衡时，根据经济理论，商品需求Dt主要取决于 市场价格Pt和消费者收入Yt ，商品供给St主要取决于市场价格Pt和前一期 的市场价格Pt-1 。
提出原因:
1）为了完整、准确地描述经济系统中的变量之间的复杂关系， 2）为了进一步分析经济系统中的这种变量之间的复杂关系。
二、联立方程模型中的变量与方程
1．变 量
联立方程模型反映变量之间的双向或多向因果关系，在一个方程中
作为结果的变量，在另一方程中可能会作为原因，反之亦然。
分类:
依据——每个变量的内在含义和作用 内生变量 外生变量
D t 0 1 Pt 2 Y t 1 t S t 0 1 Pt 2 Pt 1 2 t D S t t
联立方程模型定义:
由多个方程构成的，用于描述经济系统中变量之间的相互依存关系的，
联立方程组形式的计量经济学模型。
需建立商品的市场局部均衡模型如下：
D t 0 1 Pt 2 Y t 1 t S t 0 1 Pt 2 Pt 1 2 t D S t t
需建立宏观经济模型如下：
面板数据的联立方程模型在eviews中估计的详细图解
第一步:首先说明一下我的论文研究情景：1.时间：2006-20112.主题：资本监管对银行业的风险承担行为的影响（以工行，建行，中行，交行作为例子，4个cross sections）3.模型如下：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)有上面联立方程可以看出：dcap 和drisk 相互影响为内生变量size roa non riskt capt 为外生变量第二步：eviews6.0 实现过程：打开file-new-workfile按图操作：点击ok得到：点击object-new objectType选pool，ok：跳出的横框:Cross Section Identifiers 填入数据变量名称：（这是纵轴的）GSYHJSYHZGYHJTYH（前面提及的四大银行）然后点view-spreadsheet（stacked data）series list小框输入（这是横轴的变量名称）dcap drisk size roa non riskt capt点击edit+/- 手动输入数据或用import导入数据或粘贴复制进去也行：此时点object-new object，这次type选择system 用以联立方程分析：在system框内输入联立方程和工具变量：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)inst dcap drisk size roa non riskt(-1) capt(-1)点右上方的estimate，method选择TSLS(两阶段最小二乘估计)：整个过程就是先建立workfile再建立panel data最后建立联立方程systemTSLS估计即可。
Eviews统计第十三章
Eviews 统计分析 从入门到精通
三、.联立方程模型的分类 联立方程模型可分为结构模型和简化模型。 （1）结构模型 把内生变量表达为其他内生变量、前定变量与随机误差项的联立方程模 型称作结构模型。结构模型中的方程称为结构方程，结构方程中变量 的系数称为结构参数。所有的结构参数构成的矩阵称为结构参数矩阵。 结构模型是在对经济变量的影响关系进行经济理论分析的基础上建立 的，反映了内生变量受其他内生变量以及预定变量和随机项的影响的 因果关系。 结构模型的一般形式如下所示： 模型中共有m个结构方程，结构参数矩阵为（A B）。
Eviews 统计分析 从入门到精通
展开即如下所示：
我们前面的关于凯恩斯宏观经济模型的例子，就是联立方程模型中的 结构模型。这个模型根据宏观经济理论建立，反映了消费、投资、国 民收入、政府支出等各个经济变量之间的直接的影响和被影响关系。 引入哑变量Xt，该模型就可以被表示为
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eviews统计分析从入门到精通第十三章联立方程模型的估计?背景知识?联立方程模型估计的eviews操作?联立方程模型估计的案例操作?本章习题eviews统计分析从入门到精通131背景知识经济现象是错综复杂的许多经济变量之间往往存在着交错的双向或者多项因果关系
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第十Байду номын сангаас章
Eviews 统计分析 从入门到精通
（2）阶条件 根据阶条件，排斥的外生变量的个数必须大于等于内生解释变量的个 数。对于结构模型中的第i个结构方程，记K为结构模型中内生变量和 前定变量的总个数，Mi为第i个结构方程中内生变量和前定变量的总个 数，G为结构模型中内生变量即结构方程的个数，当 时，阶 条件成立。具体而言： 1.当 时，此时如果第i个结构方程可识别，则为恰好识别； 2.当 时，此时如果第i个结构方程可识别，则为过度识别； 3.当 时，此时称阶条件不成立，第i个结构方程一定不可 识别。 阶条件仅仅是对应方程结构可识别的一个必要条件，即如果阶条件不 成立，则对应的结构方程不可识别；如果阶条件成立，则对应的结构 方程是否可识别不能确定，还需要别的条件来判断。
面板数据的联立方程模型在eviews中估计的详细图解
第一步:首先说明一下我的论文研究情景：1.时间：2006-20112.主题：资本监管对银行业的风险承担行为的影响（以工行，建行，中行，交行作为例子，4个cross sections）3.模型如下：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)有上面联立方程可以看出：dcap 和drisk 相互影响为内生变量size roa non riskt capt 为外生变量第二步：eviews6.0 实现过程：打开file-new-workfile按图操作：点击ok得到：点击object-new objectType选pool，ok：跳出的横框:Cross Section Identifiers 填入数据变量名称：（这是纵轴的）GSYHJSYHZGYHJTYH（前面提及的四大银行）然后点view-spreadsheet（stacked data）series list小框输入（这是横轴的变量名称）dcap drisk size roa non riskt capt点击edit+/- 手动输入数据或用import导入数据或粘贴复制进去也行：此时点object-new object，这次type选择system 用以联立方程分析：在system框内输入联立方程和工具变量：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)inst dcap drisk size roa non riskt(-1) capt(-1)点右上方的estimate，method选择TSLS(两阶段最小二乘估计)：整个过程就是先建立workfile再建立panel data最后建立联立方程systemTSLS估计即可。
VAR模型的Eviews方法
用EViews估计联立方程模型1.EViews提供的系统估计方法（1）跨方程加权法(Cross-equation weighting)（2）似不相关回归法(Seemingly Unrelated Regression．SUR ) （3）两阶段最小二乘法（4）三阶段最小二乘法（5）广义矩法(GMM) （一共有8种方法）2.系统方程的建立与估计（1）建立系统方程工作文件或打开一个已存在的工作文件．2. 系统模型的建立点击Objects-New-System，在打开的对话框中给系统方程命名．点击OK出现如图所视的对话框，然后可以将系统方程直接键入窗口．系统方程中的方程应当是行为方程式（需要估计参数的方程）．例如包含两个方程的系统方程，可以在对话框中输入如下的方程3. 估计方程点击系统窗口工具栏中Estimate功能键，出现如下对话框如果选择两阶段最小二乘法，应在方程对话框中在键入工具变量y=c(1)+c(2)*x+c(3)*y(-1)+c(4)*zx=c(5)+c(6)*y+c(7)*z(-1)INST Y Y(-1) X Z对话框提供了8种估计方法，选择两阶段最小二乘法，点击OK．得到如下的输出结果System: UNTITLEDEstimation Method: Two-Stage Least Squares Date: 11/23/05 Time: 19:47 Sample: 2 248Included observations: 247Total system (balanced) observations 494 C(1) -860.3344 293.0996 -2.935297 0.0035 C(2) 0.155681 0.034374 4.529044 0.0000 C(3) 0.832925 0.020329 40.97300 0.0000 C(4) 1941557. 690610.1 2.811365 0.0051 C(5) 7569.148 219.1231 34.54290 0.0000 C(6) 0.532777 0.057813 9.215462 0.0000 Equation: Y=C(1)+C(2)*X+C(3)*Y(-1)+C(4)*Z Observations: 247 R-squared0.990558 Mean dependent var 1942.944 Adjusted R-squared 0.990441 S.D. dependent var 226.2892 S.E. of regression 22.12439 Sum squared resid 118945.8 Equation: X=C(5)+C(6)*Y+C(7)*Z(-1)Observations: 247 R-squared0.981143 Mean dependent var 5197.016 Adjusted R-squared 0.980989 S.D. dependent var 523.0837 S.E. of regression 72.12362 Sum squared resid 1269243. 根据输出结果中的数据对模型进行检验 联立模型系统的练习1 简述联立模型的识别条件；估计方法及方法所适用的条件。
EViews第7章 联立方程模型
7.1 联立方程的识别 7.2 联立方程的估计方法及比较 7.3 联立方程的检验 7.4 习题（略）
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7.1：联立方程的识别
7.1.1结构式方程的识别
假设联立方程系统的结构式 BY+ΓZ=μ 中的第i个方程中包含ki个内生 变量和gi个先决变量，系统中的内生变量先决变量的数目仍用k和g比奥斯， 矩阵（B0 , Γ0）表示第i个方程中未包含的变量（包括内生变量和先决变量） 在其他k-1个方程中对应的系统所组成的矩阵。于是，判断第i个结构方程 识别状态的结构式识别条件为
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用普通最小二乘法估计第二个简化式：
Yt 21CSt 1 22Gt 2t
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普通最小乘法估计第一个方程结果
图7.4 普通最小乘法估计第一个方程结果
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用普通最小二乘法估计第二个简化式
（1）在Equation Estimation 中Specification 内输 入“cst c cst(-1) gt”,如图7.3所示，点击确定， 得到如图7.4所示结果。
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变量输入对话框
图7.3 变量输入对话框
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（2）在Equation Estimation 中Specification 内输入“yt c cst(-1) gt”,如图7.5所示，点 击确定，得到如图7.6所示结果
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2、求解模型
选择proc/solve
model,或者选择view/solve option，或者直接点击model01中工具栏上的 solve按钮，便出现对话框 在绝大多数情形下，只需对基本选项进行设 置，其他选项通常可以采用默认方式。
五、联立性检验
如果方程没有联立性，则OLS估计可以得到
GOV 0 1 AID 2 INC 3 POP AID 0 1GOV 2 PS (2) (1)
对于（1），采用工具变量法估计。选择
TSLS，在Instrument list中输入工具变量名， 因为方程（1）为恰好识别，可将（2）中的 外生变量PS作为工具变量，代替原方程中的 内生变量AID。 命令格式： Tsls gov c aid inc pop @ ps inc pop 对于（2），利用两阶段最小二乘法估计方程 式，两阶段最小二乘法是工具变量法的一个 特例
三、系统方法
最为常用的系统估计法有：似无关回归法、
三阶段最小二乘法和广义矩估计法。 例2 承例1，利用三阶段最小二乘法估计方程 （1）和（2）。
首先需要建立一个系统对象。单击EViews主菜单中 的Object/New Object选项，在所弹出对话框的 Type of object列表中选择System（系统对象）， 并为所建立的系统对象命名，本例命名为sys01， 然后单击OK按钮。将生成系统对象sys01，并打开 该对象。 在窗口中输入如下文本，以设定联立方程模型各方 程的形式： Gov=c(1)+c(2)*aid+c(3)*inc+c(4)*pop Aid=c(5)+c(6)*gov+c(7)*ps Inst inc pop ps 在上述方程的设定形式中，”inst”所在的行是设置 联立模型估计的工具变量。
对于方程（2），进行Hausman联立性检验
的基本思想和主要步骤如下： （1）将因变量GOV对INC、POP、PS进行 如下的简单回归，得到方程的残差值 ˆ ，即 GOV 0 1 INC 2 POP 3 PS （3） ˆ PS做如下的 （2）将因变量AID对GOV、、 简单回归，
第七章 联立方程模型
一、识别问题
对于结构式模型中任意一个方程，识别的阶
条件为：
K-M≥G-1 其中K=模型中的变量总数（内生变量+前定 变量），M=该方程中所包含的变量数目， G=模型中方程个数（即内生变量个数）
二、单方程方法
例1
表7.1是美国各州和地方政府费用支出数 据。其中，G，POP为各州 人口数，PS为小学与中学在校生人数。根据 分析，建立如下联立方程模型：
有效的并且一致的参数估计量；相反，2SLS 则产生一致的但并非有效的估计量。 如果方程有联立性，则OLS估计量将是非一 致的，而2SLS估计将给出参数一致的且有效 的估计量。 因此，在摈弃OLS估计方法而倾向于其他方 法之前，应该检验方程的联立性问题。
方程联立性检验可以采用Hausman设定误差 检验方法。 联立性问题的原因在于方程中有一个或者多 个解释变量是内生变量，它们很可能会与随 机误差项存在相关。 Hausman检验的本质是：检验一个内生回归 元是否与误差项相关，若它们之间是相关的， 则存在联立性问题。
ˆ 3 PS AID 0 1GOV 2
ˆ 对残差
的系数进行t统计量显著检验，若残 差的系数显著地异于0，说明因变量AID与 （3）中的误差是相关的，因此拒绝“无联立 性”的原假设；否则，不能拒绝原假设。
例4
对联立方程进行Hausman检验 估计结果表明残差的t统计量在1%的检验水 平下是显著的，因此拒绝“方程无联立性” 的原假设，表明若使用OLS估计方法对方程 （2）进行估计，则所得到的参数估计量将是 非一致的。
四、联立方程模型的模拟（预测）
例3 承接上例，对方程（1）和（2）进行 模拟和评价 1.设定模型 在sys01工具栏中，选择proc-make model， 或者在EViews窗口的主菜单选object-new object 打开模型对象窗口，选择任一处右击，选择 Insert，然后将方程输入窗口。