联立方程模型估计方法

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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)

计量经济学之联立方程模型

计量经济学之联立方程模型

计量经济学之联立方程模型引言联立方程模型(Simultaneous Equation Model,简称SEM)是计量经济学中的一个重要分析工具,用于研究多个经济变量之间的相互关系。

通过建立一组方程,可以理解变量之间的联动效应,并进行预测和政策分析。

本文将介绍联立方程模型的基本概念、建模步骤和常见的估计方法等内容。

基本概念联立方程模型的定义联立方程模型是指由多个方程组成的一种数学模型,用于描述多个经济变量之间的关系。

每个方程都包含一个因变量和若干个解释变量,以及一个误差项。

联立方程模型的核心思想是通过解方程组,得到各个变量的估计值,进而分析它们之间的关系。

基本假设在建立联立方程模型时,需要对变量之间的关系进行假设。

常见的基本假设有:1.线性关系假设:方程中的变量之间的关系是线性的。

2.独立性假设:各个方程中的误差项是独立的,即它们之间不存在相关性。

3.零条件均值假设:解释变量的条件均值为零,即解释变量的期望与误差项无关。

4.同方差假设:各个方程中的误差项方差相等。

建模步骤建立联立方程模型的步骤如下:步骤一:确定变量根据研究主题和数据可获得的变量,确定需要建立模型的变量集合。

步骤二:构建方程根据经济理论和实际问题,构建联立方程模型的方程形式。

每个方程包含一个因变量和若干个解释变量。

步骤三:参数估计通过收集数据,对联立方程模型进行参数估计。

常用的估计方法有最小二乘估计(Ordinary Least Squares,简称OLS)和广义矩估计(Generalized Method of Moments,简称GMM)等。

步骤四:模型诊断对估计得到的模型进行诊断,检验模型的拟合优度、参数显著性和误差项的假设等。

常见的诊断方法有虚拟变量检验、异方差性检验和序列相关性检验等。

步骤五:模型解释与政策分析根据估计得到的模型结果,解释各个变量之间的关系,并进行政策分析。

可以利用模型进行预测和模拟,评估不同政策对经济变量的影响。

联立方程模型估计方法

联立方程模型估计方法

供给方程 需求方程
Q P
t
1
2t
t
Q P Y
t
1
2t
3t
t
我们可以得到相应的结构式模型和简化式模型:
供给方程 需求方程
q p
t
2t
t
q p y
t
2t
3t
t
q
23
y
2t
2t
y
t t
12 t
1t
2
2
2
2
p
3
y
t
t
y
t t
22 t
2t
2
2
2
2
结构式 简化式
t
1
2t
t
由对应的结构式模型可以导出下面的简化式模型
p t
t
t
2
2
q 2 t
2t
t
2
2
显然由简化式模型无法得到结构式模型参数α2、β2 的估计,因此两个方程都是不可识别的。过市场均衡
点E,根本无法得到确定的供给曲线和需求曲线。
第12章 联立方程模型的估计方法
⑵一个方程含有一个先决变量的模型
已知消费和收入模型
消费方程 收入方程
c y
t
t
t
y c i g
t
t
t
t
其中ct、yt分别表示总消费和国民可支配收入,it、gt 为投资和政府支出,β为边际消费倾向(0<β<1)。
第12章 联立方程模型的估计方法
用OLS法可以得到参数β的估计
ˆ
ct yt
yt (yt
) t
y tt
y2 t

联立方程模型的估计方法选择和模型检验

联立方程模型的估计方法选择和模型检验

联立方程模型的估计方法选择和模型检验引言联立方程模型(Simultaneous Equation Model)是经济学和统计学中常用的一种分析工具,用于研究多个变量之间的相互关系。

在实际应用中,选择合适的估计方法和进行适当的模型检验是十分重要的。

本文将讨论联立方程模型的估计方法选择和模型检验的相关问题。

1. 估计方法选择在联立方程模型的估计中,常见的方法包括最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)、广义矩估计法(Generalized Method of Moments,GMM)、极大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation,MLE)等。

选择合适的估计方法需要考虑以下几个因素:1.1 样本属性样本属性是选择估计方法的重要考虑因素之一。

如果样本数据满足正态性、独立性和同方差性等假设,那么最小二乘法是一种有效的估计方法。

而在面对异方差、序列相关等非典型情况时,广义矩估计法和极大似然估计法可能更加合适。

1.2 模型设定估计方法的选择也需要根据具体的模型设定。

当联立方程模型存在内生性问题时,最小二乘法的结果可能存在偏误,此时可以考虑使用广义矩估计法进行估计。

而当模型中存在随机误差的非正态性时,极大似然估计法可以更好地处理非正态分布的情况。

1.3 计算复杂度不同的估计方法在计算复杂度上也存在差异。

最小二乘法是一种相对简单的估计方法,计算速度快。

而广义矩估计法和极大似然估计法在模型求解时需要进行迭代计算,相对较为复杂,但可以提供更准确的估计和统计推断。

综上所述,选择合适的估计方法需要综合考虑样本属性、模型设定和计算复杂度等因素。

2. 模型检验在进行联立方程模型估计后,对模型进行合理的检验是必不可少的。

常见的模型检验方法包括参数显著性检验、模型拟合优度检验和模型诊断等。

2.1 参数显著性检验参数显著性检验用于判断模型中的各个参数估计是否显著。

常用的检验方法包括t检验和F检验。

§4.4联立方程模型的单方程估计方法Single-EquationEstimationMethods

§4.4联立方程模型的单方程估计方法Single-EquationEstimationMethods

四、三种方法的等价性证明
⒈三种单方程估计方法得到的参数估计量
00

IV

X
* 0
X0
Y0
X0
1
X
* 0
00

ILS

X
Y0
1
X0 XY1

X 0 Y1
00
• 消费方程是恰好识别的; • 投资方程是过度识别的; • 模型是可以识别的。
⒉数据
年份
Y
I
C
G
1978
3606
1378
1759
469
1979
4074
1474
2005
595
1980
4551
1590
2317
644
1981
4901
1581
2604
716
1982
5489
1760
2868
861
1983
6076
⒊用狭义的工具变量法估计消费方程
用Gt作为Yt的工具变量
0 164.79951 1 0.3175387 2 0.3919359
• 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
⒊间接最小二乘法也是一种工具变量方法

67联立方程计量经济学模型的系统估计方法.pptx

67联立方程计量经济学模型的系统估计方法.pptx

⑵ 求随机误差项方差—协方差矩阵的估计量
ei ei1
ei 2
ein
ij
eie j (n gi 1 ki )(n g j 1 k j )
(ij )
I
⑶ 用GLS估计原模型系统
Y Z ~
得到结构参数的3SLS估计量为:
(Z 1Z ) 1 Z 1Y (Z ( I ) 1 Z ) 1 Z ( I ) 1Y
⑷这反过来说明,3SLS方法主要优点是考虑了模型系 统中不同结构方程的随机误差项之间的相关性。
三、完全信息最大似然法简介 (FIML,Full Information Maximum Likelihood)
⒈概念
• 另一种已有实际应用的联立方程模型的系统估 计方法。
• Rothenberg和Leenders于1964年提出一个线性 化的FIML估计量。
• 对数或然函数对于待估计参数取极大值的一阶 条件,求解该方程系统,即可得到结构参数的 FIML估计量。
• 研究的重点是如何求解非线性方程系统。
• 9、春去春又回,新桃换旧符。在那桃花盛开的地方,在这醉人芬芳的季节,愿你生活像春天一样阳光,心情像桃花一样美丽,日子像桃子一样甜蜜。20. 8.620.8.6Thursday, August 06, 2020
⒉三阶段最小二乘法的步骤
⑴ 用2SLS估计结构方程
Yi Z i i ~ i
得到方程随机误差项的估计值。
Zi Y0i Xi0
Y0i
X
i 0
i 0
OLS
Y0i
X
i 0
X ( X X ) 1 X Y0i
估计
Zi Y0i
X
i 0
i (ZiZi ) 1 ZiYi

45联立方程模型的单方程估计方法

45联立方程模型的单方程估计方法

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
C t = π 10 + π 11 C t 1 + π 12 G t + ε 1t Yt = π 2 0 + π 2 1 C t 1 + π 2 2 G t + ε 2 t
联立方程计量经济学模型估计方法的种类与名称 联立方程计量经济学模型的估计方法分为两大类: 联立方程计量经济学模型的估计方法分为两大类: 单方程估计方法与系统估计方法。 单方程估计方法与系统估计方法。 所谓单方程估计方法,指每次只估计模型系统中 所谓单方程估计方法, 的一个方程,依次逐个估计。 的一个方程,依次逐个估计。 所谓系统估计方法,指同时对全部方程进行估计, 所谓系统估计方法,指同时对全部方程进行估计, 同时得到所有方程的参数估计量。 同时得到所有方程的参数估计量。 联立方程模型的单方程估计方法不同于单方程模 型的估计方法 。
⒉数据
年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996
Y 3606 4074 4551 4901 5489 6076 7164 8792 10133 11784 14704 16466 18320 21280 25864 34501 47111 59405 68498
I 1378 1474 1590 1581 1760 2005 2469 3386 3846 4322 5495 6095 6444 7517 9636 14998 19261 23877 26867

计量学-联立方程组模型的参数估计

计量学-联立方程组模型的参数估计
8
因此第一个结构式方程参数的间接最小二乘估
计,与简约式参数的最小二乘估计的关系为:
βˆ1 Πˆ Γˆ 1
也就是
ˆ11 ˆ12
ˆ1K1
0
0
XX
1
XY
1
ˆ12
ˆ1g1
0
0
9
分别由分块矩阵 和
Y Y1 Y11 Y12
Yi XΠi ui , i 2,, g1
对它们分别作最小二乘估计,得:
Πˆ i XX1XYi , i 2,, g1
因此这些内生变量的估计量为:
Yˆi XΠˆ i XXX1XYi , i 2,, g1
29
它们可以合并为:
Yˆ10 Yˆ 2 Yˆ 3 Yˆ g1
XXX1 X Y2 Y3 Yg1
以简约式的第l个方程为例:
Ylt l1 X1t l 2 X 2t lK X Kt ult
该方程的系数构成行向量 Πl l1,,lK
,它的最小二乘估计量为:
Πˆ l XX1XYl
6
这些参数估计向量可以合并成下列简约式 模型参数的估计量矩阵:
Πˆ
Πˆ 1Πˆ 2 Πˆ g
ˆˆ 1211
X X11 X12
表示 Y 和X 。
X11
X12 X11
ˆ11
X12
ห้องสมุดไป่ตู้
ˆ1K1
0
X11
0
X12 Y1
Y11
1
ˆ12
Y12
ˆ1g1
0
0
10
X11X11
X12X11
ˆ11
X11X12
ˆ1K1
X11Y1
X12X12
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p ˆ p
t 2 2 2 t
t
第12章 联立方程模型的估计方法
用OLS法可以得到参数β 的估计
ˆ c t y t y t (y t t ) y t t 2 2 2 yt yt yt ˆ P lim y t t P lim 2 yt
利用OLS法由简化式模型可以得到估计量 q t yt pt yt ˆ ˆ 12 22 2 yt y2 t 因为参数之间有关系 2 12 / 22 ,于是由这两个估 计的商,可以结构式模型中供给方程的参数估计:
ˆ 12 q t yt ˆ 2 ˆ 22 pt yt
t t t t t t t 2 t

Var ( t ) 0 (1 )Var ( y t )
t
这里it、gt是模型的外生变量,与误差项无关。不等式 表明了OLS法高估了边际消费倾向的真实值。在本例 的消费收入模型中,联立方程只含有一个误差项ε t, 因此可以导出参数估计的偏差方向。在一般情况下, 参数估计的偏差方向是无法确定的。
第12章 联立方程模型的估计方法
⑴内生变量、外生变量与先决变量 在模型中由方程内部确定的变量Pt、Qt称为内 生变量;由模型外部决定的变量Yt称为外生变 量。要决定市场的均衡价格和数量Pt、Qt必须 知道Pt-1、Yt ,它们引起Pt、Qt的变化被称为先 导变量。实际上作为先导变量的,是外生变量 和滞后内生变量。图12.1反映了可支配收入Y的 变化如何影响市场的均衡价格与数量。 由于联立方程模型中供给(需求)方程包含了两 个内生变量,直接用OLS得到的参数估计将是 有偏和不一致的,下面会进一步说明。
第12章 联立方程模型的估计方法
2 3 2 4 2 t 2 t qt yt wt 12 y t 13 w t 1t 2 2 2 2 2 2 p t 3 y t 4 w t t t 22 y t 23 w t 2 t 2 2 2 2 2 2
第12章 联立方程模型的估计方法
由于yt是外生变量与供给方程的误差项无关,因此所 构造的估计量是参数的一致估计。联系斜率参数的间 接LS法估计,两者是完全相同的。 ˆ 12 q t y t * ** ˆ ˆ2 2 ˆ 22 pt yt 接下来在需求方程中再加入一个外生变量W(表示财产) 模型变为 q t 2pt t 供给方程 需求方程 q t 2 p t 3 y t 4 w t t 相应的简化式模型为
第12章 联立方程模型的估计方法
⑷一个方程可以识别的必要条件 从前面供给—需求模型的讨论不难发现,要使 供给方程可以识别,供给方程中必须不包含需 求方程中的某一先决变量,反过来对需求方程 也是如此。一般地,在联立方程模型中,一个 方程是可以识别的必要条件是,它不包含的先 决变量个数必须大于等于它所包含的内生变量 个数减1。这一必要条件也称为方程可识别的阶 条件。
第12章 联立方程模型的估计方法
⑵一个方程含有一个先决变量的模型
Q t 1 2 Pt t 供给方程 需求方程 Q t 1 2 Pt 3 Yt t
我们可以得到相应的结构式模型和简化式模型:
q t 2pt t 供给方程 需求方程 q t 2 p t 3 y t t 结构式
ˆ 以及 22 和 23 。这样由间接LS法可以得到 ˆ
ˆ 12 ˆ 2 ˆ 22 ˆ ˆ 2 13 ˆ 23 ˆ ˆ ˆ ˆ 13 22 12 23 ˆ 3 ˆ 22 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 3 12 23 13 22 ˆ 23
因此该模型对供给方程和需求方程都是可识别的,且 为恰好识别。
第12章 联立方程模型的估计方法
利用OLS法由简化式模型可以得到估计量 q t y t rt2 q t rt y t rt q t rt y 2 q t y t y t rt t ˆ ˆ 12 13 y 2 rt2 ( y t rt ) 2 y 2 rt2 ( y t rt ) 2 t t
第12章 联立方程模型的估计方法
§12.1 联立方程模型概述 §12.2 模型识别问题 §12.3 参数的一致估计 §12.4 两阶段最小二乘法(2SLS) §12.5 具有序列相关和滞后因变量的联立方程 模型的估计 §12.6 更高级的估计方法
第12章 联立方程模型的估计方法
§12.1 联立方程模型概述 在构造商业和经济模型时,被研究的运动过程 常常可以用一组互相依赖的联立方程表示。 1、供给—需求模型 S 供给方程 Q t 1 2 Pt 3 Pt 1 t 需求方程 Q D 1 2 Pt 3 Yt t t S D 平衡方程 Qt Qt 其中P、Q分别表示价格和数量,Y为可支配收 入。三个方程共同决定市场均衡时的价格和数 量Pt、Qt。
其中T为气温(中心化记为r)。可以得到相应的结构式 模型和简化式模型:
供给方程 q t 2 p t 3 rt t 结构式 需求方程 q t 2 p t 3 y t t 2 3 3 2 2 t 2 t qt yt rt 12 y t 13 rt 1t 2 2 2 2 2 2 简化式 p t 3 y t 3 rt t t 22 y t 23 rt 2 t 2 2 2 2 2 2
⑶参数估计的性质 对结构式模型(12.2)的供给方程直接利用OLS法,斜率 的参数估计值为 ptqt
ˆ 2
p2 t
第12章 联立方程模型的估计方法
再把供给方程qt代入参数估计表达式得
在联立方程中,一个方程的内生变量往往会影响另一 方程的其它变量,因此通常误差项ε t与内生变量pt相 关,OLS估计将是有偏和不一致的。 ⑷消费收入模型OLS估计的偏差方向 已知消费和收入模型 消费方程 c t y t t 收入方程 y t c t i t g t 其中ct、yt分别表示总消费和国民可支配收入,it、gt 为投资和政府支出,β为边际消费倾向(0<β<1)。
**
这种估计方法称为间接LS法。但对结构式模型中需求 方程的参数,我们就无法估计了。因此该模型对供给 方程是可识别的(恰好识别),而对需求方程却是不可 识别的。
第12章 联立方程模型的估计方法
⑶两个方程各含一个先决变量的模型
供给方程 Q t 1 2 Pt 3 Tt t 需求方程 Q t 1 2 Pt 3 Yt t
2 3 2 t 2 t qt yt 12 y t 1t 2 2 2 2 p t 3 y t t t 22 y t 2 t 2 2 2 2
简化式
第12章 联立方程模型的估计方法
所以
由消费收入的简化式模型
1 ct it gt t 1 1 1 yt 1 it 1 gt 1 t 1 1 1
第12章 联立方程模型的估计方法
可得
y Cov (i , ) Cov (g , ) Var ( ) P lim (1 )Var ( y ) y
12.1
如果把所有变量用离差形式(中心化)表示,模 型变为 q t 2pt t 供给方程 12.2 需求方程 q t 2 p t 3 y t t
这时,模型称为供给—需求的结构式模型。
第12章 联立方程模型的估计方法
如果把模型(12.2)所有内生变量都表示成只有先决变 量的函数,模型变为
第12章 联立方程模型的估计方法
P D1(Yt) Pt+1 D2(Yt+1) S
Pt
Q Qt Qt+1
图12.1 可支配收入变化引起市场均衡点移动
第12章 联立方程模型的估计方法
⑵模型的结构式与简化式 下面讨论最简单的供给—需求模型 Q t 1 2 Pt t 供给方程 需求方程 Q t 1 2 Pt 3 Yt t
第12章 联立方程模型的估计方法
§12.2 模型识别问题 探讨从已知的简化式模型是否可以确定其结构式方程, 这一过程称为模型识别问题。 1、模型的识别类型 ⑴模型分为可识别模型与不可识别模型: 如果从简化式模型无法估计出所有的结构式参数,就 说该方程是不可识别的;如果从简化式模型可以得到 结构式参数的值,就说该方程是可以识别的。 ⑵可识别模型又可以分为恰好识别与过度识别两类: 如果结构式方程的参数存在唯一的取值,就说该方程 是恰好可识别的;如果结构式方程的某些参数具有多 个取值,就说该方程是过度识别的。
第12章 联立方程模型的估计方法
§12.3 参数的一致估计
下面来讨论联立方程模型参数的一致估计,仍从先前 的供给—需求模型入手。 q t 2pt t 供给方程 需求方程 q t 2 p t 3 y t t 根据第7章讨论的工具变量估计法,我们知道利用工具 变量可以得到供给方程斜率参数的一致估计。实际上 在联立方程中包含于需求方程的先决变量yt本身就是 最好的工具变量。构造估计量 q t yt * ˆ 2 pt yt
2 3 2 t 2 t qt yt 12 y t 1t 2 2 2 2 3 t t pt yt 22 y t 2 t 2 2 2 2 12.3
这时,模型称为供给—需求的简化式模型。
这时利用间接LS法,就会出现 2存在两个不同的估计 (对于供给方程出现过度识别)。从工具变量估计法来 看,两个外生变量y和w可以产生 2 的两个一致估计, 这样无论取哪一个都会丢失另一个所含的重要信息。 下一节介绍的两阶段LS法可以避免这一问题。
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