高铁梅老师的EVIEWS教学课件第十九章 系统估计.ppt

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1、第十九章系统估计本章讲述的内容是估计联立方程组参数的方法。包括最小二乘法LS、加权最小二乘法WLS、似乎不相关回归法SUR、二阶段最小二乘法TSLS、加权二阶段最小二乘法W2LS、三阶段最小二乘法3LS、完全信息极大似然法FIML和广义矩法GMM等估计方法。在估计了联立方程组的参数后就可以利用不同的解释变量值对被解释变量进行模拟和预测，将在第二十三章作详细介绍。§19.1理论背景§19.1.1系统迄今为止我们讨论的都是单一方程的经济计量模型。单方程计量经济模型是用单一方程描述某一经济变量与影响该变量变化的诸因素之间的数量关系。所以

2、，它适用于单一经济现象的研究，揭示其中的单向因果关系。但是，经济现象是极为复杂的，其中诸因素之间的关系，在很多情况下，不是单一方程所能描述的那样简单的单向因果关系，而是相互依存、互为因果的，这时，就必须用一组方程才能描述清楚。我们称这些经济现象为经济系统。经济系统并没有严格的空间概念。国民经济是一个系统，一个地区的经济也是一个系统，甚至某一项经济活动也是一个系统。例如我们进行商品购买决策，由于存在收入或预算的制约，在决定是否购买某一种商品时，必须考虑到对其他商品的需求与其他商品的价格，这样，不同商品的需求量之间是互相影响、互为因果

3、的。那么，商品购买决策就是一个经济系统。联立方程系统就是一组包含未知数的方程组。利用一些多元方法可以对系统进行估计，这些方法考虑到了方程之间的相互依存关系。以一个由国内生产总值(除掉净出口)（Y）、居民消费总额（C）、投资总额（I）、政府消费额（G）和短期利率（r）等变量构成的简单的宏观经济系统为例，如果政府消费额和短期利率由外部给定，并对系统内部其他变量产生影响，就国内生产总值、居民消费和投资来讲，是互相影响并互为因果。居民消费和投资取决于国内生产总值，但反过来又影响国内生产总值。所以就无法用一个方程描述它们之间的关系，就需要建

4、立一个由多个方程组成的方程系统。例如，可以建立如下的模型：（19.1）其中，前两个方程是行为方程，第三个方程表示国内生产总值在假定进出口平衡的情况下，由居民消费、投资和政府消费共同决定，是一个衡等方程，也称为定义方程。这就是一个简单的描述宏观经济的联立方程模型。§19.1.2变量在联立方程模型中，对于其中每个方程，其变量仍然有被解释变量与解释变量之分。但是对于模型系统而言，已经不能用被解释变量与解释变量来划分变量。对于同一个变量，在这个方程中作为被解释变量，在另一个方程中则可能作为解释变量。对于联立方程系统而言，将变量分为内生变量

5、和外生变量两大类，外生变量与滞后内生变量又被统称为前定变量。内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，内生变量是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。内生变量一般都是经济变量。外生变量一般是确定性变量。外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚拟变量。滞后内生变量是联立方程模型中重要的不可缺少的一部分变量，用以反映经济系统的动态性与连续性。在联立方程模型（19.1）中，C,I,Y为内生变量，外生变量G，r和滞后内生变量Ct-1，It-1一起构成前定变量

6、。§19.1.3结构式模型根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济方程系统称为结构式模型。联立方程模型（19.1）就是一个结构式模型。在结构方程中，解释变量中可以出现内生变量。将一个内生变量表示为其他内生变量、前定变量和随机误差项的函数形式，被称为结构方程的正规形式。具有g个内生变量、k个前定变量、g个结构方程的模型被称为完备的结构式模型。在完备的结构式模型中，独立的结构方程的数目等于内生变量的数目，每个内生变量都分别由一个方程来描述。一般的联立方程系统形式是：(19.2)这里是一个内生变量向量，是外生变

7、量向量，可以是序列相关的扰动项向量。估计的任务是寻找参数向量的估计量。§19.1.4参数估计方法EViews提供了估计系统参数的两类方法。一类方法是使用前面讲过的单方程法对系统中的每个方程分别进行估计。第二类方法是同时估计系统方程中的所有参数，这种同步方法允许对相关方程的系数进行约束并且使用能解决不同方程残差相关的方法。虽然利用系统方法估计参数具有很多优点，但是这种方法也要付出相应的代价。最重要的是在系统中如果错误指定了系统中的某个方程，使用单方程估计方法估计参数时，如果某个被估计方程的参数估计值很差，只影响这个方程；但如果使用系

8、统估计方法，这个错误指定的方程中较差的参数估计就会“传播”给系统中的其它方程。这里，应该区分方程组系统和模型的差别。模型是一组描述内生变量关系的已知方程组，给定了模型中外生变量的信息就可以使用模型对内生变量求值。系统和模型经常十分紧密地一起使用，估