《《联立方程识别》PPT课件.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《联立方程识别》PPT课件.ppt（39页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、计 量 经 济 学 授 课：管理科学与工程学院 刘刚公共信箱（jiliang）答疑时间周五晚，六教812系统工程教研室必修课 48学时 闭卷考试,课件参考,本课件制作过程中重点参阅了以下作者的成果，在此表示衷心的感谢祝发龙教授，山东工商学院李子奈教授，清华大学席尧生教授，重庆商学院谢识予教授，复旦大学丁永健教授，大连理工大学周曙东教授，南京农业大学,联立方程计量经济学模型的识别The Identification Problem,一、识别的概念二、从定义出发识别模型 三、结构式识别条件 四、简化式识别条件 五、实际应用中的经验方法,一.识别的概念为什么要对模型进行识别？,收集到X,Y的样本观测
2、值并进行参数估计后，很难判断得到的估计结果是方程(1)的参数估计量,还是方程(3)的参数估计量。,只能认为原模型中的方程(1)是不可估计的。这种情况被称为不可识别。只有可以识别的方程才是可以估计的。,识别的定义,3种定义：“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一个方程相同的统计形式，则称该方程为不可识别。”“根据参数关系体系，在已知简化式参数估计值时，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，则称该方程为不可识别。”,以是否具有确定的统计形式作为识别的基本定义。什么是“统计形式”？变量
3、之间的随机关系变量和方程关系式什么是“具有确定(独立唯一)的统计形式”？结构式模型中某一个结构方程与此模型中其他任何一个方程以及所有结构方程的任意线性组合相比较,具有不完全相同的内生变量和先决变量,模型的识别,上述识别的定义是针对结构方程而言的。模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在识别问题。如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程模型系统是可以识别的。反过来，如果一个模型系统中存在一个不可识别的随机方程，则认为该联立方程模型系统是不可以识别的。恒等方程由于不存在参数估计问题，所以也不存在识别问题。但是，在判断随机方程的识别性问题时，应该将恒等方程考虑在内。(确定g,k的
4、值),恰好识别(Just Identification)与过度识别(Overidentification),如果某一个随机方程具有一组参数估计量，称其为恰好识别；如果某一个随机方程具有多组参数估计量，称其为过度识别。,二.从定义出发识别模型例题1,第2与第3个方程的线性组合得到的新方程具有与消费方程相同的统计形式，所以消费方程也是不可识别的。,第1与第3个方程的线性组合得到的新方程具有与投资方程相同的统计形式，所以投资方程也是不可识别的。于是，该模型系统不可识别。,例题2,消费方程是可以识别的，因为任何方程的线性组合都不能构成与它相同的统计形式。投资方程仍然是不可识别的，因为第1、第2与第3个
5、方程的线性组合（消去C）构成与它相同的统计形式。于是，该模型系统仍然不可识别。,投资方程中增加了1个变量Yt-1,C代入(Y代入I),例题3,消费方程仍然是可以识别的，因为任何方程的线性组合都不能构成与它相同的统计形式。投资方程也是可以识别的，因为任何方程的线性组合都不能构成与它相同的统计形式。于是，该模型系统是可以识别的。,消费方程中增加了1个变量Ct-1,注意：根据参数关系体系,解方程求结构参数时:在求解线性代数方程组时，如果方程数目小于未知数数目，被认为有无穷多解如果方程数目大于未知数数目，被认为无解但是在这里，无穷多解意味着没有确定值如果参数关系体系中有效方程数目小于未知结构参数估计量
6、数目，得不到唯一解，被认为不可识别。如果参数关系体系中有效方程数目大于未知结构参数估计量数目，那么每次从中选择与未知结构参数估计量数目相等的方程数，可以解得一组结构参数估计值，换一组方程，又可以解得一组结构参数估计值，这样就可以得到多组结构参数估计值，被认为可以识别，但不是恰好识别，而是过度识别。,模型的识别问题可归纳如下：模型可以识别:模型中所有的随机方程都可以识别。模型不可识别:模型中存在不可识别的随机方程。恰好识别的模型是指模型中所有随机方程都是恰好识别的。恒等关系的方程不存在识别问题。方程识别状态分为不可识别、恰好识别和过度识别。,三.结构式识别条件结构式识别条件,直接从结构模型出发一
7、种规范的判断方法每次用于1个随机方程具体描述为：,完备联立方程模型的结构式：BY+X=U式中：B:g g 内生变量 结构参数矩阵：g k 先决变量 结构参数矩阵 g：模型所含 内生变量个数 k：模型所含 先决变量个数含常数项 gi 第i个结构方程含内生变量个数 ki 第i个结构方程含先决变量个数,判断第i个方程时:(B T)的剩余矩阵记为(B0T0):去掉(B,T)矩阵的第 i 行;去掉此行中非零元素对应列秩条件（Rank Condition），用以判断结构方程是否识别；阶条件（Order Conditon），用以判断结构方程恰好识别或者过度识别。,举例,消费方程,投资方程,税收方程,收入方程
8、,判断该模型的可识别性。,消费方程,第1个方程,消费方程不可识别,g=4,k=3gi=3,ki=1,投资方程,第2个方程,g=4,k=3gi=2 ki=2K-ki=3-2=1=gi-1 投资方程可识别，并且恰好识别,税收方程,第3个方程,g=4,k=3gi=2 ki=1K-ki=3-1=2 gi-1=1税收方程可识别，并且过度识别,结论,消费方程：不可识别投资方程：恰好识别税收方程：过度识别收入方程：无需识别整个模型：不可识别,例题,Ct It Yt 1 Yt-1 Ct-1 Pt-1,判断第1个结构方程的识别状态,所以，该方程可以识别。因为,所以，第1个结构方程为恰好识别的结构方程。,判断第2
9、个结构方程的识别状态,所以，该方程可以识别。因为,所以，第2个结构方程为过度识别的结构方程。,第3个方程是平衡方程，不存在识别问题。综合以上结果，该联立方程模型是可以识别的。与从定义出发识别的结论一致。,内生变量系数相似时的识别,Y=a0+a1*(C+2B)B的系数总是C的二倍B=a2+a3*YC=Y-B模型的识别与估计，主要是针对参数而言，故应以参数为中心。将变量替换后，对新模型进行识别：Y=a0+a1*MM=C+2BB=a2+a3*YC=Y-B识别过程的不同:内生变量数目g,gi变了,四、实际应用中的经验方法当一个联立方程计量经济学模型系统中的方程数目比较多时，无论是从识别的概念出发，还是
10、利用规范的结构式或简化式识别条件，对模型进行识别，困难都是很大的，或者说是不可能的。理论上很严格的方法在实际中往往是无法应用的，在实际中应用的往往是一些经验方法。关于联立方程计量经济学模型的识别问题，实际上不是等到理论模型已经建立了之后再进行识别，而是在建立模型的过程中设法保证模型的可识别性。,“在建立某个结构方程时，要使该方程包含前面每一个方程中都不包含的至少1个变量（内生或先决变量）；同时使前面每一个方程中都包含至少1个该方程所未包含的变量，并且互不相同。”该原则的前一句话是保证该方程的引入不破坏前面已有方程的可识别性。只要新引入方程包含前面每一个方程中都不包含的至少1个变量，那么它与前面
11、方程的任意线性组合都不能构成与前面方程相同的统计形式，原来可以识别的方程仍然是可以识别的。该原则的后一句话是保证该新引入方程本身是可以识别的。只要前面每个方程都包含至少1个该方程所未包含的变量，并且互不相同。那么所有方程的任意线性组合都不能构成与该方程相同的统计形式。,在实际建模时，将每个方程所包含的变量记录在如下表所示的表式中，将是有帮助的。,五、简化式识别条件（补充选讲）,简化式识别条件如果已经知道联立方程模型的简化式模型参数，那么可以通过对简化式模型的研究达到判断结构式模型是否识别的目的。由于需要首先估计简化式模型参数，所以很少实际应用。,例题,需要识别的结构式模型,已知其简化式模型参数矩阵为,判断第1个结构方程的识别状态,所以该方程是可以识别的。又因为,所以该方程是恰好识别的。,判断第2个结构方程的识别状态,所以该方程是可以识别的。又因为,所以该方程是过度识别的。,判断第3个结构方程的识别状态,所以该方程是不可识别的。,所以该模型是不可识别的。,
