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1、7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)17.1：联立方程(linlfnchn)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+Z= 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 , 0）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(tiojin)为如果rank（B0 , 0）ki-1，则第i个结构方程过度识别。式中：符号rank（）表示矩阵的秩。一般将该条件(tiojin)的
2、前一部分称为秩条件(tiojin)，用以判断结构方程是否可以识别；后一部分称为阶条件(tiojin)，用以判断结构方程的恰好识别或过度识别。第1页/共34页第一页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)27.1：联立方程(linlfnchn)的识别7.1.2简化式方程的识别 联立方程系统的简化式识别条件，是根据联立方程系统的简化式结构参数进行(jnxng)判断的。对于简化模型Y=Z+E,简化式识别条件为如果rank（2）ki-1，则第i个结构式方程过度识别。式中：2是简化式参数矩阵中划去第i个结构方程所不包含的内生变量所对应的行和第i个结构方程中包
3、含的先决变量所对应的列之后，剩下的参数按原次序组成的矩阵。其他符号、变量的含义与结构式相同。一般也成该条件的前一部分称为秩条件，用以判断结构方程是否识别；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。第2页/共34页第二页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)37.2:联立方程的估计(gj)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(bzhu)；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（
4、It）、政府消费(Gt)（相关数据在文件夹“Material/Chapter7/Data和Material/Chapter7/Workfile”）。实验原理：狭义的工具变量法、间接最小二乘法、二阶段最小二乘法第3页/共34页第三页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)4实验一：狭义(xiy)的工具变量法估计消费方程 选取消费方程中未包含的先决变量 Gt作为内生解释变量Y的工具变量；（1）在工作文件主窗口点击 quick/estimate equation，选择(xunz)估计方法TSLS，在equation specification对话框输入消
5、费方程，在 instrument list对话框输入工具变量 .如7.1所示第4页/共34页第四页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)5变量(binling)输入对话框图7.1 变量(binling)输入对话框第5页/共34页第五页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)6狭义(xiy)工具变量法估计结果图7.2 狭义工具变量(binling)法估计结果（2）点击确定得到：图7.2第6页/共34页第六页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)7参数(cn
6、sh)模型估计量得到结构参数(cnsh)的工具变量法估计量：第7页/共34页第七页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)8实验二：间接最小二乘法估计消费(xiofi)方程消费(xiofi)方程中包含的内生变量的简化方程为：参数关系体系为：用普通最小二乘法估计第一个简化式： 第8页/共34页第八页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)9实验(shyn)二：间接最小二乘法估计消费方程（1）在Equation Estimation 中Specification 内输入“cst c cst(-1) gt”,
7、如图7.3所示，点击确定(qudng)，得到如图7.4所示结果。第9页/共34页第九页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)10变量(binling)输入对话框图7.3 变量(binling)输入对话框 第10页/共34页第十页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)11用普通最小二乘法(chngf)估计第二个简化式：第11页/共34页第十一页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)12普通最小乘法估计第一个方程(fngchng)结果图7.4 普通最小乘法
8、(chngf)估计第一个方程结果第12页/共34页第十二页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)13用普通(ptng)最小二乘法估计第二个简化式（2）在Equation Estimation 中Specification 内输入“yt c cst(-1) gt”, 如图7.5所示，点击(din j)确定，得到如图7.6所示结果第13页/共34页第十三页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)14变量(binling)输入对话框图7.5 变量输入(shr)对话R框第14页/共34页第十四页，共35页。7
9、/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)15间接(jinji)最小二乘法估计结果图7.6 间接最小二乘法(chngf)估计结果第15页/共34页第十五页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)16参数模型(mxng)估计量和结构参数估计值得到简化式参数估计量为：由参数体系计算得到结构(jigu)参数间接最小二乘估计值为：第16页/共34页第十六页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)17实验三：二阶段(jidun)最小二乘法（1）在Eviews主窗口的菜单栏中依次(yc
10、)选择Object/NewObject命令，打开NewObject对话框。在Typeofobject列表中选择“System”，然后单击“OK”。如图7.7和7.8所示第17页/共34页第十七页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)18项目选择对话框图7.8 项目选择对话框第18页/共34页第十八页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)19变量(binling)显示窗口图7.7 变量显示(xinsh)窗口第19页/共34页第十九页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用
11、(yngyng)20模型(mxng)建立（2）在弹出的“System”窗口中，依次输入(shr)： cst=C(1)+C(2)*yt+C(3)*cst(-1) it=C(4)+C(5)*yt INST gt cst(-1) 完成联立方程模型的建立。如图7.9图7.9 模型建立第20页/共34页第二十页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)21选择(xunz)估计方法（3）在弹出的“System”窗口(chungku)中单击“Estimate”按钮，弹出“System Estimation”对话框。在“System Estimation”中“Est
12、imate method”的下拉菜单中选择“Two-Stage Least Squares”。如图7.10第21页/共34页第二十一页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)22选项对话框图7.10 选择二阶段最小二乘估计(gj)方法第22页/共34页第二十二页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)23二阶段(jidun)最小二乘法估计结果图7.11 二阶段最小二乘法(chngf)估计结果（4）设定模型结束后，点击“确定”，得到如图所示的本案例模型回归的结果。如图7.11方程中设定的参数消费方程投资方
13、程第23页/共34页第二十三页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)24方程(fngchng)参数估计量消费(xiofi)方程的参数估计量为：投资方程的参数估计量为：第24页/共34页第二十四页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)25选择(xunz)二阶段最小二乘估计方法图7.10 选择二阶段最小二乘估计(gj)方法第25页/共34页第二十五页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)26模型(mxng)结果消费函数(hnsh)：CSt=4577.957
14、+0.184323Yt+0.525523CSt-1投资函数(hnsh)：It=-28092.98+0.685616Yt收入方程：Yt=It+CSt+Gt第26页/共34页第二十六页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)27结论(jiln)通过模型我们可以看出，在假定条件不变得情况下，我国居民的消费和投资都与其可支配收入存在着正相关(xinggun)关系，但是消费与收入的正相关(xinggun)关系并不显著，收入每增加1亿元，消费增长0.184323亿元，而投资与收入的正相关(xinggun)关系较为显著，收入增加每增加1亿元，投资增加0.6856
15、16亿元。这也从一定程度上说明，国民收入的增长对刺激消费的作用不大，而对投资的效果会比较明显。这对制定相关(xinggun)的宏观经济政策起到了一定的参考作用。由上述各种结果可以看出，狭义的工具变量法（IV）、间接最小二乘法(ILS)与二阶段最小二乘法(2SLS)，都得到了相同的参数估计量。前三种方法都是适用于恰好识别的结构方程，只是使用不同的工具变量估计得到的。第27页/共34页第二十七页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)287.3联立方程(linlfnchn)的检验1.单个结构方程的检验对于模型中的每一个结构方程，单方程计量经济学模型所有
16、检验都是适用的，而且是必要的。主要包括经济含义检验、统计检验、计量经济学检验和预测检。在使用2TLS、3TLS等方法对结构方程进行参数估计后，首先要检验方程参数的经济含义，就是要看参数的符号(fho)、大小范围以及参数之间的关系是否具有合理的经济解释。然后要将方程用于样本期和样本期外的预测，检验方程的拟合优度和预测精度。第28页/共34页第二十八页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)297.3联立方程(linlfnchn)的检验2.总体模型检验是在单个方程检验之后进行的。在各单个结构方程都通过了所有检验后，对于总体模型主要是检验其模拟与预测的精
17、度。常用的检验方法有以下(yxi)几种：（1）样本期模拟检验（2）预测检验（3）关键路径检验（4）滚动预测最终检验第29页/共34页第二十九页，共35页。7/27/2024EViews统计分析在计量经济学中的应用(yngyng)30总体模型(mxng)检验(1)样本期模型检验 将样本期外生变量值带入模型，计算各内生变量的估计值，将它们与内生变量的实际观测值比较，以检验模型对样本观测值的拟合优度。常用的检验统计量为“均方百分比误差”，用RMS表示。在各种拟合优度检验统计量中，一般认为(rnwi)RMS具有更普遍的意义，对检验模型的总体拟合优度更为有效。设某个内生变量的观测值，为其估计值，为样本容
18、量，那么该内生变量的均方百分比误差为 其中t = 1,2，n显然，RMS反应的了该内生变量的总体拟合优度，若RMS = 0 ,则完全拟合。RMS当然是越小越好，但没有绝对标准判断模拟实验是否通过。一般认为，在个内生变量中，RMSki-1，则第i个结构方程过度识别。一般将该条件的前一部分称为秩条件，用以判断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。第1页/共34页。如果(rgu)g-giki-1，则第i个结构式方程过度识别。一般也成该条件的前一部分称为秩条件，用以判断结构方程是否识别。第6页/共34页。第7页/共34页。第33页/共34页。谢谢您的观看第三十五页，共35页。
