《聯(lián)立方程模型(計量經(jīng)濟學(xué)課件南京農(nóng)業(yè)大學(xué)-周曙東).ppt》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《聯(lián)立方程模型(計量經(jīng)濟學(xué)課件南京農(nóng)業(yè)大學(xué)-周曙東).ppt（43頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。
1、,,,,,,, 經(jīng)濟計量學(xué) ,主講：周曙東教授 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)貿(mào)學(xué)院,研究生課程,,第九章 聯(lián)立方程模型,單一方程模型只用一個方程描述經(jīng)濟變量與各解釋變量之間的關(guān)系。在單一方程模型中解釋變量是被解釋變量變化的原因，它們之間的因果關(guān)系是單向的。然而社會經(jīng)濟現(xiàn)象是復(fù)雜的，因果關(guān)系可能是雙向的，或者一果多因，或者一因多果，很難用單個方程完整地加以表達。 聯(lián)立方程模型就是由多個互相聯(lián)系的單一方程組成的方程組。由于它包含的變量多，結(jié)構(gòu)也較復(fù)雜，所以能全面反映經(jīng)濟系統(tǒng)的運行規(guī)律。,,一、聯(lián)立方程模型及其設(shè)定 從經(jīng)濟意義上看，聯(lián)立方程模型主要反映了模型對象的經(jīng)濟行為以及外部環(huán)境、市場均衡條件。 如
2、：需求供給模型 Qd = b10 + b11P + b12 Y + u1 Qs = b20 + b21P + b22 R + u2 Qd = Qs 式中： Qd : 需求量；P:市場價格； Y: 消費者收入 Qs : 供給量；R:氣候條件因子,第一節(jié) 聯(lián)立方程模型的基本概念,,小型國民經(jīng)濟宏觀模型（美國）這是一個不考慮進出口因素的封閉的國內(nèi)經(jīng)濟系統(tǒng)模型，包括三個隨機方程，一個衡等式。 消費方程： Ct = b10 + b11Yt + b12 Ct-1 + u1 投資方程： I t = b20 + b21(Yt - Yt-1) + b22 Yt-1 + b23 Rt-4
3、 + u2 利率方程： Rt = b30 + b31Yt+ b32 (Yt - Yt-1) + b33 (Mt - Mt-1) + b34 (Rt -1 + Rt-2) + u3 國民收入方程： Yt = Ct + I t + Gt 式中： C:個人消費總量；I:國內(nèi)投資總額；Y:國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP G: 政府支出；M:貨幣供應(yīng)量；R:短期利率,,二、聯(lián)立方程模型的變量和方程式 變量： 1. 內(nèi)生變量，是由模型系統(tǒng)內(nèi)決定的變量，其值在解聯(lián)立方程后得到。 2. 外生變量，是由模型系統(tǒng)外部決定的變量。 3. 前定變量，包括外生變量和滯后內(nèi)生變量。 方程式： 1. 行為方程，它是反映經(jīng)濟活動主
4、體的經(jīng)濟行為的函數(shù)關(guān)系式 2. 技術(shù)方程，它是基于生產(chǎn)技術(shù)的關(guān)系而建立的函數(shù)關(guān)系式 3. 制度方程，它是與法律、法令、規(guī)章制度有直接關(guān)系的經(jīng)濟數(shù)量關(guān)系式 4. 衡等式，衡等式有兩種，一種是表示某種定義的衡等式，另一種是平衡方程。,,一、模型識別的定義 1、從結(jié)構(gòu)方程參數(shù)的關(guān)系角度 一個結(jié)構(gòu)方程可以識別，是指它的全部估計系數(shù)可以從參數(shù)關(guān)系體系的方程組求解得到。若每個結(jié)構(gòu)方程都可識別，則稱模型可識別，否則模型就是不可識別的。 結(jié)構(gòu)方程可以識別又包含兩種情況：如果求解結(jié)構(gòu)參數(shù)唯一，則稱恰好識別；如果求解結(jié)構(gòu)參數(shù)不唯一，則稱過度識別。 2、從結(jié)構(gòu)方程的統(tǒng)計形式角度 如果被識別方程具有確定的統(tǒng)計形
5、式，則這個結(jié)構(gòu)方程可以識別，否則不可識別。,第二節(jié) 聯(lián)立方程模型的識別,,1、不可識別 Qd = b10 + b11P + u1 Qs = b20 + b21P + u2 Qd = Qs 聯(lián)立求解上述方程，得,二、 模型識別狀態(tài),,寫成模型的簡化形式： P = 10 + V1 Q = 20 + V2,待求的結(jié)構(gòu)式參數(shù)有四個，b10 ,b11 ,b20 ,b22， 而只有二個方程組，方程無解，這個模型不可識別。,,2、恰好識別 Qd = b10 + b11Pt + b12Y + u1 Qs = b20 + b21Pt + b22Pt-1 + u2 Qd = Qs 聯(lián)立求解
6、上述方程，得 P = 10 + 11Yt + 12 Pt-1 + V1 Q = 20 + 21Yt + 22 Pt-1 + V2 參數(shù)關(guān)系式體系為：,,待求的結(jié)構(gòu)式參數(shù)有六個，b10 ,b11 ,b20 ,b22 , b21 ,b22 , 而恰好有六個方程組，方程有唯一解，模型恰好識別。,,3、過度識別 Qd = b10 + b11Pt + b12Y + b13W + u1 Qs = b20 + b21Pt + b22Pt-1 + u2 Qd = Qs 聯(lián)立求解上述方程，得 P = 10 + 11Yt + 12 Pt-1 + 13 W + V1 Q = 20 + 21Y
7、t + 22 Pt-1 + 23 W + V2 參數(shù)關(guān)系式體系為：,,待求的結(jié)構(gòu)式參數(shù)有七個，b10 ,b11 ,b20 , b21 , b22 , b13 ,b23，但卻有八個方程組，方程有解，但解不唯一，模型過度識別。,,完備聯(lián)立方程模型的結(jié)構(gòu)式： BY + X = U 式中：B: g g 內(nèi)生變量結(jié)構(gòu)系數(shù)距陣 ：g k 前定變量結(jié)構(gòu)系數(shù)距陣 g：模型所含內(nèi)生變量個數(shù) k：模型所含前定變量個數(shù),第三節(jié) 聯(lián)立方程模型識別的條件,,對聯(lián)立方程模型的結(jié)構(gòu)式進行變換： BY + :X = U 假定|B| 0，B距陣可逆，以B-1左乘上述模型，得模型的簡化式 Y = X + V 式中 -
8、 B-1 = - B = ,,模型識別的簡化型秩條件和階條件,1、簡化型秩條件 簡化式參數(shù)距陣的分塊距陣2 的秩 = 被識別方程所含內(nèi)生變量個數(shù) 1。 距陣2 是簡化型參數(shù)距陣中，劃去考察方程所在的行；劃去被識別方程非零參數(shù)所在的列之后，剩下的參數(shù)所組成的距陣。 秩指距陣的秩數(shù)，它由行列式為非零的最大方陣給定的。距陣的秩是這個最大方陣的行數(shù)或列數(shù)。,,2、簡化型階條件 被識別方程中未包括的前定變量個數(shù)(k ki)應(yīng)大于等于所包括的內(nèi)生變量個數(shù)(gi 1) 。 k ki gi 1 方程個數(shù)未知數(shù)個數(shù) k： 模型中所有前定變量個數(shù) ki ：某一方程中的前定變量的個數(shù) gi ：某一方程
9、中的內(nèi)生變量的個數(shù),模型識別的簡化型秩條件和階條件,,例：Qs - b10 - b11Pt - 0Y - b13Xt - b14Pt-1 = u1 Qd - b20 - b21Pt - b22Y - 0Xt - 0Pt-1 = u2 結(jié)構(gòu)式系數(shù)距陣,識別供給方程，g1= 2, k1= 2 階條件 k-k1=3-2=1， g1-1=2-1=1 秩條件 r(B0 0)=r(-b22)=1,識別消費方程，g1= 2, k2= 1 階條件 k-k2=3-1=2 g2-1=2-1=1 秩條件 r(B0 0)=r(-b13 -b14 )=1,,第四節(jié) 聯(lián)立方程模型的估計,模型識別完成之后，就要對可以識
10、別的模型選擇適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM行估計。 聯(lián)立方程模型的估計方法： 一、單一方程估計法 二、系統(tǒng)估計法(SYS),,一、單一方程估計法,單一方程估計法又稱為有限信息法。它是對聯(lián)立方程模型中的單個方程逐個地進行估計。估計時只采用與被估計方程有關(guān)的信息，而不涉及其它方程的信息。 普通最小二乘法 (LS) 非線性最小二乘法 (NLS) 加權(quán)最小二乘法 (LS(W)) 兩階段最小二乘法 (TSLS) 加權(quán)兩階段最小二乘法 (TSLS(W)),,二、系統(tǒng)估計法,系統(tǒng)估計法又稱為方程組法或完全信息法。它是對聯(lián)立方程模型的全部結(jié)構(gòu)方程同時進行估計。估計時需要考慮整個模型系統(tǒng)中的各個結(jié)構(gòu)參數(shù)、變量之間的相互制約和影
11、響。 普通最小二乘法 (OLS) 加權(quán)最小二乘法 (WLS) 迭代加權(quán)最小二乘法 (HWLS) 似乎不相關(guān)回歸 (SUR) 迭代的似乎不相關(guān)回歸 (ISUR) 兩階段最小二乘法 (2SLS) 三階段最小二乘法 (3SLS),,第五節(jié) 聯(lián)立方程模型估計方法,一、工具變量法（instrument variable） 工具變量法是一種估計聯(lián)立方程模型的單一方程方法，每次只能估計聯(lián)立方程模型中的一個方程。它適用于適度識別的模型。 工具變量法的基本思想是利用適當(dāng)?shù)墓ぞ咦兞咳ゴ娼Y(jié)構(gòu)方程中作為解釋變量的內(nèi)生變量，以減少解釋變量與隨機項的相關(guān)性。,,工具變量法的應(yīng)用步驟,一、選擇適當(dāng)?shù)墓ぞ咦兞?選擇適當(dāng)?shù)?/p>
12、工具變量代替結(jié)構(gòu)方程中作解釋變量的內(nèi)生變量。工具變量應(yīng)滿足以下條件： 1、必須與由它代替的結(jié)構(gòu)方程中內(nèi)生變量高度相關(guān)。 2、工具變量必須是外生變量，與特定結(jié)構(gòu)方程的隨機項無關(guān)。 3、必須與特定結(jié)構(gòu)方程原有外生變量的線性相關(guān)程度很低，避免出現(xiàn)特定結(jié)構(gòu)方程中的多重共線性。 4、如果一個結(jié)構(gòu)方程中使用2個以上的工具變量，這些工具變量之間也不能存在高度線性相關(guān)。,,工具變量法的應(yīng)用步驟,二、分別用工具變量乘特定結(jié)構(gòu)方程，并對 n 次觀察求和，得到方程個數(shù)與未知結(jié)構(gòu)參數(shù)個數(shù)相同的一組線性方程組。 再將這些線性方程組聯(lián)立求解，求得該特定方程結(jié)構(gòu)參數(shù)的估計量。,,案例： 美國各州地方政府費用支絀模型：,,,
13、GOV 為政府支出，AID為聯(lián)邦政府撥款額，INC為各州收入的自然對數(shù)，POP為各州人口總數(shù)，PS為小學(xué)與中學(xué)在校生人數(shù)。,使用IV估計模型方程,找到3個工具變量：PS,INC, POP,,用工具變量：C, PS, INC, POP 分別去乘以該特定方程,,,,,將這些線性方程組聯(lián)立求解，求得該特定方程結(jié)構(gòu)參數(shù)的估計量。,在Eviews 中使用工具變量：,主菜單中選擇【Quick】【Estimate Equation】打開方程定義窗口，在【Estimation Settings】中選擇TSLS,,,估計結(jié)果,,第五節(jié) 聯(lián)立方程模型估計方法,二、二階段最小二乘法（2 SLS） 結(jié)構(gòu)方程如果是過
14、度識別，就需要采用二階段最小二乘法。 二階段最小二乘法的基本思想是把模型估計分為二個階段。,,二、二階段最小二乘法的步驟,1、用OLS估計簡化式方程，得到內(nèi)生變量的估計值。 設(shè)被估計方程形式為：,,相應(yīng)的簡化式方程組,,對簡化式方程組的每一個方程應(yīng)用OLS，求得 Yi的估計 值 Yi。,,,二、二階段最小二乘法的步驟,2、將 Yi= Yi + ei 代入簡化式方程中，以 Yi 作為工具變量,,,對上式應(yīng)用OLS，求得 b12 , b12 , r11 , r1k 的估計量。,,,,,,在Eviews 中使用TSLS對方程 ：,進行參數(shù)估計。 由于該方程過度識別，如果使用IV估計，則inc和pop
15、都可以用于替換該方程中的內(nèi)生變量gov，此時gov是一組外生變量的線性組合。 選擇【Quick】【Estimate Equation】打開方程定義窗口，在【Estimation Settings】中選擇TSLS，在方程對話框中輸入：aid c gov ps。在工具變量對話框中輸入inc pop ps。 也可以在命令窗口中輸入命令 tsls aid c gov ps inc pop ps,,,,估計結(jié)果,,第五節(jié) 聯(lián)立方程模型估計方法,三、聯(lián)立方程模型的系統(tǒng)估計方法 三階段最小二乘法（3SLS） 優(yōu)點： 1、充分利用模型結(jié)構(gòu)信息 二階段最小二乘法只能對模型的一個結(jié)構(gòu)方程進行參數(shù)估計，所利用的
16、只是模型參數(shù)的部分信息。事實上總體結(jié)構(gòu)對每個結(jié)構(gòu)參數(shù)都有程度不同的影響， 3SLS可以充分利用模型的全部信息。,,第五節(jié) 聯(lián)立方程模型估計方法,三、聯(lián)立方程模型的系統(tǒng)估計方法 三階段最小二乘法（3SLS） 優(yōu)點： 2、克服各方程之間隨機項相關(guān)造成的估計偏誤。 二階段最小二乘法假定各結(jié)構(gòu)方程之間的隨機項是序列不相關(guān)的。但在聯(lián)立方程模型中，各方程之間隨機項可能相關(guān)，這時應(yīng)引入廣義最小二乘法。以 克服由于各方程之間隨機項相關(guān)造成的估計偏誤。,,三階段最小二乘法是二階段最小二乘法的推廣，將參數(shù)估計分為三個階段。 其中： 三階段最小二乘法的第一、第二階段采用2SLS， 第三階段采用廣義最小二乘法（G
17、LS）,,應(yīng)用三階段最小二乘法的基本假定,1、必須確知聯(lián)立方程模型中各結(jié)構(gòu)方程的變量、函數(shù)形式。 2、聯(lián)立方程模型中每一結(jié)構(gòu)方程的隨機項不存在序列相關(guān)。 3、聯(lián)立方程模型中不同結(jié)構(gòu)方程的隨機項是同期相關(guān)的。 4、聯(lián)立方程模型是過度識別的。模型的恒等式要排除，未能識別的方程應(yīng)剔除。,,三階段最小二乘法的應(yīng)用步驟,第一階段：用OLS估計簡化式方程，求出內(nèi)生變量的估計式。 設(shè)聯(lián)立方程模型為： BY + X = 相應(yīng)的簡化式模型為： Y + X = v 得到內(nèi)生變量的簡化式估計值 Y = (Y1, Y2, Yg,),,,,,,三階段最小二乘法的應(yīng)用步驟,第二階段：將求得的方程，求出的內(nèi)生變量簡化式估
18、計值代入結(jié)構(gòu)方程。,將Y2, Y3, Yg,代入，用OLS進行估計，,,,,,,,求出每個方程隨機擾動項的估計值殘差，方差和協(xié)方差。,,三階段最小二乘法的應(yīng)用步驟,第三階段：運用廣義最小二乘法GLS求得的結(jié)構(gòu)參數(shù)估計量。 如果不同方程的誤差項互不相關(guān)，則 3SLS估計與2SLS估計相同。,新建一個系統(tǒng)對象。點擊工作文件窗口中【Objects】 【New Object】，在對象類型中選擇system，點擊ok,,在系統(tǒng)對象窗口中輸入待估模型，同時輸入工具變量（在系統(tǒng)對象中，應(yīng)完整的寫出方程的表達式）即： gov=c(1)+c(2)*aid+c(3)*inc+c(4)*pop ps inc pop aid=c(5)+c(6)*gov+c(7)*ps inc ps,,點擊系統(tǒng)對象窗口【Procs】【Estimate】，彈出系統(tǒng)估計對話框，選擇3SLS，點擊ok，,,,
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