用实际数据对联立方程计量经济学模型进行估计（计量经济学论文）

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1、本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。用实际数据对联立方程计量经济学模型进行估计摘要：本文通过用我国实际数据，建立联立方程计量经济学模型，并对模型参数进行估计。关键词：联立方程计量经济学模型国内生产总值价格总指数投资居民消费一、引言经济是以价值增值为直接目的，实现对于价值资源在各个生产要素之间的有效配置。经济以市场需求为导向，通过调整和控制各种生产要素（生产资料、劳动力和科学技术等要素）的直接配置情况，以达到财富的价值增值的目的。经济的发展有着多方的制约，牵一发动全身。经济是一个庞大复杂的系统，我们可以用计量经济学中的联立方程计量经济学模型对经济做预测和估计。

2、二、文献综述1.计量经济学中的联立方程问题《《计量经济学》》（第二版）---李子奈潘文卿编著2．《中国2008年统计年鉴》三、研究目的本文主要对经济活动中的国民生产总值和货币供给量及相关指数进行分析建模并找出他们的关系，并对模型进行预测分析，为服务经济社会的发展做贡献，同时也能让我们进一步了解经济的发展与社会的各项指标之间存在的联系，以便更好的发展经济。*影响国内生产总值的主要影响因素如下图：货币供给量——————一定时间内货币供给量对国内生产总值的影响居民消费——————一定时间居民消费对国内生产总值的影响投资———————一定时间内投资对国内生产总值的影响

3、**影响货币供给量的主要影响因素如下图：国内生产总值——————一定时间内国内生产总值对货币供给量的影响价格总指数——————一定时间内价格总指数对货币供给量的影响（注*，**：由于影响的因数很多，我们主要用以上几个因数来进行建模分析）本文档系作者精心整理编辑，如有需要，可查看作者文库其他文档。本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。四、建立模型（2.1）其中，—国内生产总值——货币供给量——居民消费——投资——价格总指数，——随机误差项其中，内生变量为,;外生变量为，，和常数项；先决变量为，，和常数项。五、模型的简化：简化模型为：（2.2）计算得结构式参数与简

4、化式参数之间的关系体系如下：六：模型的识别：用结构式条件确定模型的识别状态：结构参数矩阵为（2.3）模型系统中内生变量的数目为g=2,先决变量的数目为k=4(包括常数项)。首先判断（2.1）式中第一个结构方程的识别状态。对于第一个方程，有所以，第一个结构方程为恰好识别方程。再看第2个结构方程，有本文档系作者精心整理编辑，如有需要，可查看作者文库其他文档。本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。所以，第2个结构方程可以识别，但是过度识别综上，有，该联立计量经济学模型是可识别的。七：数据搜集（1）数据的搜集情况收集了《中国2008年统计年鉴》，经过整理数据得到如下图

5、一（2）其中year代表年份，y代表国内生产总值，m代表货币供给量，c代表居民消费，I代表投资，p代表价格总指数图一：数据资料表八、模型的估计（1）对第一个结构方程的估计本文档系作者精心整理编辑，如有需要，可查看作者文库其他文档。本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。由于第一个结构方程恰好识别，可以应用工具变量法估计。用模型中的价格指数P作为M的工具。打开Eviews软件的主页面，执行”QuickEstimateEquation”命令，在新出现的对话框中的“Method”栏内选择“TSLS”，再在新出现的对话框的“EquationSpecification”

6、栏内输入“YCMC01I”，在下面的“InstrumentList”栏内输入“CPC01I”，点击“确定”按钮，得出如下表2.1所示的结果。表2.1工具变量法估计结果DependentVariable:YSample:19902007Includedobservations:18Instrumentlist:CPC01IVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C-718.19194146.646-0.1731980.8650M-0.3591150.146906-2.4445180.0283C010.95738

7、50.3015913.1744470.0068I2.8557450.4611886.1921530.0000R-squared0.996697    Meandependentvar95299.71AdjustedR-squared0.995990    S.D.dependentvar65729.13S.E.ofregression4162.485    Sumsquaredresid2.43E+08F-statistic1407.357    Durbin-Watsonstat1.526242Prob(F-statistic)0.000000得到第一个结构

8、方程的估计结果为：可以看到常数项的回归