计量经济学 第十章 联立方程模型

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1、----------专业最好文档,专业为你服务,急你所急,供你所需-------------文档下载最佳的地方第十章联立方程模型(simultaneous-equationsmodel)10.1联立方程模型的概念10.1.1联立方程模型及其特点有时由于两个变量之间存在双向因果关系,用单一方程模型就不能完整的描述这两个变量之间的关系。有时为全面描述一项经济活动只用单一方程模型是不够的。这时应该用多个方程的组合来描述整个经济活动。从而引出联立方程模型的概念。联立方程模型:对于实际经济问题,描述变量间联立依存性的方程体系。联立方程模型的最大问题是E(X'u

2、)¹0,当用OLS法估计模型中的方程参数时会产生联立方程偏倚,即所得参数的OLS估计量是有偏的、不一致的。比如需求供给模型:从需求方程看,u1t代表了除商品价格以外的其他影响因素,如消费者收入水平、替代商品价格、消费者爱好和消费政策等。当这些回素变化时,u1t将发生变化,进而引起需求典线的移动,这将改变均衡价格P和均衡交易量Q。同理u2t的变化(由于生产技术水平,产品成本、气候变化及产业政策等因素),将会使供给曲线发生移动,从而改变均衡价格和均衡交易量。这种现象被称为相互依存性。正是这种相互依存性,使得u1t、u2t与P将严重违背解释变量与随机误差项

3、不相关的假设,产生联立方程偏误。凯恩斯的收入决定模型:其中,C为消费支出,Y为收入,I为投资(假设为外生变量),当ut发生位移时,消费函数将随之发生位移,进而影响Y,即Y与ut不相互独立。如果考虑政府支出G,投资为内生变量,模型可变为:----------专业最好文档,专业为你服务,急你所急,供你所需-------------文档下载最佳的地方----------专业最好文档,专业为你服务,急你所急,供你所需-------------文档下载最佳的地方这是一个简单的宏观经济模型,反映了国内生产总值中各项指标之间的关系。其中,第一个方程为消费函数,第二

4、个方程为投资函数,第三个方程为恒等方程,即假定进出口平衡的情况下,国内生产总值等于消费总额(居民消费和政府消费)与投资总额之和。模型中共有4个经济变量,其中居民消费、投资、国内生产总值之都是互为劳动因果关系,只有构成多个方程才能将它们作为一个完整的系统进行描述和分析。是上述例题表明,联立方程模型具有以下特点:1)联立方程由若干个单一方程模型有机地组合而成。2)联立方程便于研究经济变量之间的复杂关系。3)联立方程中可能同时包含随机方程和确定方程。4)联立方程的各个方程可能含有随机解释变量。10.1.2联立方程模型变量的类型在单一方程模型中,由于变量之间

5、的因果关系十分明确,左端为被解释变量,右端为解释变量,但对联立方程,就整个系统而言,一个变量在一个方程中为被解释变量,但在另一个方程中可能为解释变量。为此给出三个定义:1、内生变量(endogenousvariable):由模型内变量所决定的变量。表现为具有一定概率分布的随机变量,其数值受模型中其他变量的影响,是模型求解的结果。具有以下特点:1)受其他变量的影响,是模型的求解结果。2)一般都受随机误差项的影响,具有一定的概率分布。3)一般都用某一个方程来描述。2、外生变量(exogenousvariable):由模型外变量所决定的变量。表现为非随机变

6、量,其数值在模型求解前就已经确定,不受模型中任何变量的影响,但影响内生变量。具有以下特点:1)对模型中的内生变量产生影响,但自身变化由模型系统之外其他因素来决定。2)可视为可控的非随机变量,从而与模型中的随机误差项不相关。----------专业最好文档,专业为你服务,急你所急,供你所需-------------文档下载最佳的地方----------专业最好文档,专业为你服务,急你所急,供你所需-------------文档下载最佳的地方3、前定变量(predeterminedvariable):指在模型求解前就确定了取值的变量,包括外生变量、外生滞

7、后变量、内生滞后变量。例如:yt=a0+a1yt-1+b0xt+b1xt-1+utyt为内生变量;xt为外生变量;yt-1,xt,xt-1为前定变量。内生变量与外生变量的划分不是绝对的,随着新的行为方程的加入,外生变量可以转化为内生变量;随着行为方程的减少,内生变量也可以转化为外生变量。10.1.3联立方程模型的分类依据变量间联系形式,联立方程模型可分为结构模型,简化型模型,递归模型⑴结构模型(structuralmodel):结构式模型是根据经济理论建立的,描述经济变量之间直接关系的计量经济方程系统,其中每一个方程都直接表述某种经济行为或经济关系。

8、其模型的构成一般是把内生变量表述为其他内生变量、前定变量与随机误差项的方程体系。例:如下凯恩斯模型(为简化问

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