計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第6節(jié)PPT課件

1、1,第六章 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型理論方法,Theory and Methodology of Simultaneous-Equations Econometrics Model,2,6.1 問題的提出,6.2 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的 若干基本概念,6.3 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識(shí)別,6.4 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的估計(jì)方法,6.5 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 若干問題的討論,3,用一組方程描述 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng) 雙向或多向因果關(guān)系,一、經(jīng)濟(jì)研究中的聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題,用單一方程描述 單個(gè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng) 單向因果關(guān)系,研究對(duì)象,單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)：包含著變量間錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)

2、系的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：含有兩個(gè)以上方程的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,6.1 問題的提出,4,一個(gè)簡(jiǎn)單的宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng),例1 考慮一個(gè)簡(jiǎn)化的凱恩斯宏觀經(jīng)濟(jì)模型,消費(fèi)方程,投資方程,收入方程,5,二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法中的聯(lián)立方程問題,隨機(jī)解釋變量問題,損失變量信息問題,損失方程之間的相關(guān)性信息問題,結(jié)論：必須發(fā)展新的估計(jì)方法估計(jì)聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，以盡可能避免出現(xiàn)這些問題,6,6.2 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的若干基本概念,一、變量,內(nèi)生變量 (Endogenous Variables,內(nèi)生變量 由模型系統(tǒng)決定其取值的變量 受其他變量影響，也影響其他變量 被解釋變量 解釋變量 經(jīng)濟(jì)變量 隨機(jī)變量

3、 Ct，It，Yt,7,外生變量 (Exogenous Variables,影響模型中其他變量，不受其他變量影響 解釋變量 經(jīng)濟(jì)變量、條件變量、政策變量、虛變量 確定性變量 Gt和常數(shù)項(xiàng),外生變量 由模型系統(tǒng)以外的因素決定其 取值的變量,8,先決變量(Predetermined Variables,先決變量 外生變量和滯后內(nèi)生變量統(tǒng)稱 為先決變量,隨機(jī)干擾項(xiàng)不序列相關(guān)，則滯后內(nèi)生變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)獨(dú)立 先決變量：Yt-1,Gt，常數(shù)項(xiàng),滯后內(nèi)生變量可以反映經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性與連續(xù)性：Yt-1,9,二、結(jié)構(gòu)式模型 Structural Model,定義,根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和行為規(guī)律建立的描述經(jīng)濟(jì)變量之間直

4、接結(jié)構(gòu)關(guān)系的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方程系統(tǒng)稱為結(jié)構(gòu)式模型。結(jié)構(gòu)式模型反映了內(nèi)生變量直接受先決變量、其他內(nèi)生變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)影響的因果關(guān)系。 結(jié)構(gòu)式模型中的每一個(gè)方程都是結(jié)構(gòu)方程(Structural Equations ) 各個(gè)結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)被稱為結(jié)構(gòu)參數(shù)(Structural Parameters or Coefficients,10,結(jié)構(gòu)方程的方程類型,隨機(jī)方程,恒等方程,含有隨機(jī)干擾項(xiàng)和未知參數(shù)的方程,不含隨機(jī)干擾項(xiàng)和未知參數(shù)的方程,描述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中變量之間的行為關(guān)系,描述由技術(shù)決定的變量之間的關(guān)系,描述由制度決定的變量之間的關(guān)系,描述由數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性決定的變量之間的關(guān)系,由經(jīng)濟(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義

5、決定,由變量所代表的指標(biāo)之間的平衡關(guān)系決定,描述由經(jīng)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)之間的確定性關(guān)系,消費(fèi)方程、投資方程,收入方程,11,3. 結(jié)構(gòu)式模型的矩陣表示,或,完備的結(jié)構(gòu)式模型,12,4. 簡(jiǎn)單宏觀經(jīng)濟(jì)模型的矩陣表示,寫成矩陣形式,13,其中,14,三、簡(jiǎn)化式模型 Reduced-Form Model,定義,將聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的每個(gè)內(nèi)生變量表示成所有先決變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)的函數(shù)，即用所有先決變量作為每個(gè)內(nèi)生變量的解釋變量，所形成的模型稱為簡(jiǎn)化式模型。 簡(jiǎn)化式模型中每個(gè)方程稱為簡(jiǎn)化式方程(Reduced-Form Equations) 方程的參數(shù)稱為簡(jiǎn)化式參數(shù)(Reduced-Form Coeffic

6、ients) 簡(jiǎn)化式模型并不反映經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中變量之間的直接關(guān)系，而是先決變量對(duì)內(nèi)生變量直接和間接影響的總和,15,簡(jiǎn)化式模型的矩陣形式,簡(jiǎn)單宏觀經(jīng)濟(jì)模型的簡(jiǎn)化式模型,16,四、參數(shù)關(guān)系體系,參數(shù)關(guān)系體系,也可根據(jù)結(jié)構(gòu)式模型通過代入消元法直接求出,17,宏觀經(jīng)濟(jì)模型的參數(shù)關(guān)系體系,簡(jiǎn)化式參數(shù)反映了先決變量對(duì)內(nèi)生變量的直接與間接影響之和,18,作用,將結(jié)構(gòu)式模型轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)化式模型 由簡(jiǎn)化式參數(shù)估計(jì)值求結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)值,19,6.3 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識(shí)別,消費(fèi)方程,投資方程,收入方程,能否由Ct 和Yt 的觀測(cè)值求得參數(shù)0和1的估計(jì)值,1. 識(shí)別的定義,一、識(shí)別的概念,20,如果聯(lián)立方程模型中某個(gè)

7、結(jié)構(gòu)方程不具有 確定的統(tǒng)計(jì)形式，則稱該方程為不可識(shí)別。,統(tǒng)計(jì)形式： 確定的統(tǒng)計(jì)形式： 不具有“確定的統(tǒng)計(jì)形式”,變量和方程關(guān)系式,21,對(duì)于一個(gè)結(jié)構(gòu)方程，若無法求得其參數(shù)估計(jì)量，則稱該結(jié)構(gòu)方程為不可識(shí)別(unidentified)的結(jié)構(gòu)方程； 若可求得唯一一組參數(shù)估計(jì)量，則稱該結(jié)構(gòu)方程為恰好識(shí)別(Just Identified)的結(jié)構(gòu)方程； 若可求得其多組參數(shù)估計(jì)量，則稱該結(jié)構(gòu)方程為過度識(shí)別(Overidentified)的結(jié)構(gòu)方程。 如果一個(gè)結(jié)構(gòu)方程為恰好識(shí)別的或過度識(shí)別的，則稱該結(jié)構(gòu)方程為可識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程,上述識(shí)別的定義是針對(duì)結(jié)構(gòu)方程而言的 結(jié)構(gòu)式模型中每個(gè)需要估計(jì)參數(shù)的隨機(jī)方程都存在識(shí)別

8、問題 結(jié)構(gòu)式方程的分類,注：不具有確定的統(tǒng)計(jì)形式，就不能得到該結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計(jì)值,22,如果結(jié)構(gòu)式模型中的每個(gè)隨機(jī)方程都是可識(shí)別的，則稱該聯(lián)立方程模型系統(tǒng)可以識(shí)別； 如果結(jié)構(gòu)式模型中存在著一個(gè)不可識(shí)別的隨機(jī)方程，則稱該聯(lián)立方程模型系統(tǒng)不可識(shí)別。 注：恒等方程由于不存在參數(shù)估計(jì)問題，所以也不存在識(shí)別的問題。但是，在判斷結(jié)構(gòu)方程是否可識(shí)別時(shí)應(yīng)將恒等方程也考慮在內(nèi),結(jié)構(gòu)式模型的分類,2. 模型的識(shí)別,23,二、判斷模型的識(shí)別性,24,1. 從定義出發(fā),如果聯(lián)立方程模型中某個(gè)結(jié)構(gòu)方程不具有確定的統(tǒng)計(jì)形式，則稱該方程為不可識(shí)別。,如果模型中的某個(gè)結(jié)構(gòu)方程具有“確定的統(tǒng)計(jì)形式”，那么結(jié)構(gòu)方程就是可以識(shí)別

9、的,由“確定的統(tǒng)計(jì)形式”的含義可知，這也就等價(jià)于判斷模型中若干個(gè)或全部方程的線性組合是否與被識(shí)別方程的統(tǒng)計(jì)形式相同,25,Model 1,不可識(shí)別,不可識(shí)別,不可識(shí)別,消費(fèi)方程,2)+(3,投資方程,1)+(3,26,Model 2,不含Yt-1，具有確定的統(tǒng)計(jì)形式,可識(shí)別,不可識(shí)別,不可識(shí)別,消費(fèi)方程,投資方程,1)+2*(2)+(3,27,Model 3,消費(fèi)方程,投資方程,不含Yt-1，具有確定的統(tǒng)計(jì)形式,可識(shí)別,不含Ct-1，具有確定的統(tǒng)計(jì)形式,可識(shí)別,可識(shí)別,28,Model 4,消費(fèi)方程,投資方程,不含Yt-1，具有確定的統(tǒng)計(jì)形式,可識(shí)別,不含Ct-1，具有確定的統(tǒng)計(jì)形式,可識(shí)別,

10、引入Ct-1，不含Pt-1，具有確定的統(tǒng)計(jì)形式,可識(shí)別,可識(shí)別,29,注：模型2與模型1相比，在投資方程中引入了一個(gè)先決變量， 消費(fèi)方程變?yōu)榭勺R(shí)別的； 模型3與模型2相比，在消費(fèi)方程中引入一個(gè)先決變量，投 資方程變?yōu)榭勺R(shí)別的； 模型4與模型3相比，在消費(fèi)方程中又引入了一個(gè)先決變量， 投資方程變?yōu)檫^度識(shí)別,使不可識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程變?yōu)榭勺R(shí)別方程的方法有： (1) 在其他方程中增加該不可識(shí)別方程中所不包含的變量 (2) 在該不可識(shí)別方程中減少其他方程所包含的變量 但是，無論是增加變量還是減少變量，都要注意必須保持經(jīng)濟(jì)意義的合理性,30,如果參數(shù)關(guān)系體系中有效方程的數(shù)目小于未知結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)量的數(shù)目，模型

11、系統(tǒng)不可識(shí)別； 如果參數(shù)關(guān)系體系中有效方程的數(shù)目等于未知結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)量的數(shù)目，模型系統(tǒng)可恰好識(shí)別； 如果參數(shù)關(guān)系體系中有效方程的數(shù)目大于未知結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)量的數(shù)目，模型系統(tǒng)過度識(shí)別,2. 從參數(shù)關(guān)系體系出發(fā),31,Model 1,簡(jiǎn)化式模型,參數(shù)關(guān)系體系,不可識(shí)別,2個(gè)有效方程，4個(gè)未知結(jié)構(gòu)參數(shù),32,Model 2,簡(jiǎn)化式模型,參數(shù)關(guān)系體系,不可識(shí)別,4個(gè)有效方程，5個(gè)未知結(jié)構(gòu)參數(shù),33,Model 3,簡(jiǎn)化式模型,參數(shù)關(guān)系體系,可識(shí)別,6個(gè)有效方程，6個(gè)未知結(jié)構(gòu)參數(shù),34,Model 4,簡(jiǎn)化式模型,參數(shù)關(guān)系體系,可識(shí)別,8個(gè)有效方程，7個(gè)未知結(jié)構(gòu)參數(shù),35,3. 結(jié)構(gòu)式識(shí)別條件(Struc

12、tural Condition for Identification,36,Model 1： 內(nèi)生變量Ct，Yt，It，g=3 先決變量Xt1，k=1,結(jié)構(gòu)參數(shù)矩陣,37,消費(fèi)方程,R=1，g-1=3-1=2，Rg-1,不可識(shí)別,投資方程,R=1g-1=2,不可識(shí)別,不可識(shí)別,38,Model 2： 內(nèi)生變量Ct，Yt，It，g=3 先決變量Xt1，Yt -1，k=2,39,消費(fèi)方程,R=2=g-1=3-1=2,可識(shí)別,投資方程,R=1g-1=2,不可識(shí)別,不可識(shí)別,g1=2，k1=1，k-k1=2-1=g1-1,恰好識(shí)別,40,Model 3： 內(nèi)生變量Ct，Yt，It，g=3 先決變量Xt

13、1，Yt -1，Ct -1，k=3,41,消費(fèi)方程,R=2=g-1=3-1=2,可識(shí)別,投資方程,可識(shí)別,R=2=g-1=3-1=2,可識(shí)別,g1=2，k1=2，k-k1=3-2=g1-1,恰好識(shí)別,g2=2，k2=2，k-k2=3-2=g2-1,恰好識(shí)別,42,Model 4： 內(nèi)生變量Ct，Yt，It，g=3 先決變量Xt1， Yt -1， Ct -1， Pt-1，k=4,43,消費(fèi)方程,R=2=g-1=3-1=2,可識(shí)別,投資方程,可識(shí)別,R=2=g-1=3-1=2,可識(shí)別,g1=2，k1=3，k-k1=4-3=g1-1,恰好識(shí)別,g2=2，k2=2，k-k2=4-2 g2-1,過度識(shí)別

14、,4. 簡(jiǎn)化式識(shí)別條件(Reduced Form Condition for Identification,44,三、實(shí)際應(yīng)用中的經(jīng)驗(yàn)方法,在建立模型時(shí)需要遵循的原則： 在建立某個(gè)結(jié)構(gòu)方程時(shí)，要使該方程包含前面每一個(gè)方程中都不包含的至少1個(gè)變量；同時(shí)使前面每一個(gè)方程中都包含至少1個(gè)該方程所未包含的變量，并且不相同。 該原則的前一句話是保證該方程的引入不破壞前面已有方程的可識(shí)別性。 該原則的后一句話是保證該新引入的方程本身是可以識(shí)別的,45,例：方程（1）（2）（3）可識(shí)別 方程（1）：未包含方程（2）（3）中的變量3； 方程（2）：未包含方程（1）（3）中的變量1； 方程（3）：未包含方程（1

15、）（2）中的變量2； 引入方程（4）：不包含方程（1）中的變量1，方程（2）中的變量5，方程（3）中的變量6，且互不相同，它還應(yīng)包含至少一個(gè)方程（1）（2）（3）中都不包含的變量，即變量1、2、3、4、5、6以外的一個(gè)變量,46,6.4 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的估計(jì)方法,注：聯(lián)立方程模型的單方程估計(jì)方法不同于單方程模型的估計(jì)方法,間接最小二乘法、兩階段最小二乘法、工具變量法 有限信息最大似然法、最小方差比方法,三階段最小二乘法、完全信息最大似然法,47,一、狹義工具變量法（IV,單方程模型的IV方法,克服隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)的相關(guān)性造成的影響,工具變量的條件：與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)

16、； 與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)； 與模型中其他解釋變量不相關(guān),工具變量法估計(jì)量為正規(guī)方程組的解,工具變量法估計(jì)量為有偏、一致估計(jì)量,48,聯(lián)立方程模型的狹義工具變量法,內(nèi)生解釋變量作解釋變量出現(xiàn)隨機(jī)解釋變量問題,工具變量的選?。悍匠讨形窗膋-ki 個(gè)先決變量 “狹義,該方法是否適用于所有可識(shí)別方程？ 對(duì)恰好識(shí)別方程有效，對(duì)過度識(shí)別方程失效 得到的估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)怎樣？ IV估計(jì)量在小樣本下有偏，大樣本下一致 工具變量與內(nèi)生解釋變量的對(duì)應(yīng)關(guān)系是否影響估計(jì)結(jié)果？ 參數(shù)估計(jì)量與工具變量的次序無關(guān),49,二、間接最小二乘法(ILS,基本思想 步驟 第一步：寫出被估計(jì)方程對(duì)應(yīng)的簡(jiǎn)化式方程，并求出相應(yīng)的參數(shù)關(guān)

17、系體系 第二步：利用樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)每一個(gè)簡(jiǎn)化式方程應(yīng)用OLS估計(jì)求得簡(jiǎn)化式參數(shù)的估計(jì)值 第三步：將所求得的簡(jiǎn)化式參數(shù)估計(jì)值代入第一步所得的參數(shù)關(guān)系體系，求得被估計(jì)方程的結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)值,50,該方法是否適用于所有可識(shí)別方程？ 對(duì)恰好識(shí)別方程有效，對(duì)過度識(shí)別方程失效 得到的估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)怎樣,該方程為恰好識(shí)別，可采用間接最小二乘法,51,第一步：對(duì)第一個(gè)結(jié)構(gòu)方程而言，簡(jiǎn)化式方程為,可以得到參數(shù)關(guān)系體系為,第二步：對(duì)簡(jiǎn)化式方程使用OLS，得,第三步：由 ，得,52,ILS估計(jì)量在小樣本下有偏，大樣本下一致,間接最小二乘法可看作一種特殊的工具變量法,對(duì)于恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程，間接最小二乘法與狹義工具變

18、量法等價(jià),53,三、二階段最小二乘法(2SLS,既適用于恰好識(shí)別方程，又適用于過度識(shí)別方程 步驟 （分兩個(gè)階段應(yīng)用OLS） 第一階段：對(duì)簡(jiǎn)化式方程應(yīng)用普通最小二乘法，求出其他內(nèi)生變量 的估計(jì)值 ； 第二階段：用 代替被估計(jì)結(jié)構(gòu)方程中作為解釋變量的 ，第二次應(yīng)用普通最小二乘法，求得結(jié)構(gòu)參數(shù)的估計(jì)值。 2SLS實(shí)質(zhì)上也是一種工具變量法(先決變量的組合) 在小樣本下有偏，在大樣本下一致 對(duì)于恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程，三種方法等價(jià),54,例2 對(duì)于給定的簡(jiǎn)單宏觀經(jīng)濟(jì)模型，試估計(jì)消費(fèi)方程,55,第一階段：對(duì)簡(jiǎn)化式方程 應(yīng)用普通最小二乘法，得,第二階段：用 代替消費(fèi)方程中的 ，得 對(duì)其采用普通最小二乘估計(jì)，得

19、故消費(fèi)方程回歸式為,56,四、簡(jiǎn)單宏觀經(jīng)濟(jì)模型實(shí)例演示,估計(jì)模型,消費(fèi)方程是恰好識(shí)別的； 投資方程是過度識(shí)別的； 模型可以識(shí)別,解：用結(jié)構(gòu)式識(shí)別條件判斷模型的識(shí)別性,57,數(shù)據(jù),G=Y-I-C,58,1、用狹義的工具變量法估計(jì)消費(fèi)方程,用Gt作為Yt的工具變量,59,估計(jì)結(jié)果顯示,60,2、用間接最小二乘法估計(jì)消費(fèi)方程,1,2,61,C簡(jiǎn)化式模型估計(jì)結(jié)果,62,Y簡(jiǎn)化式模型估計(jì)結(jié)果,63,3、用兩階段最小二乘法估計(jì)消費(fèi)方程,代替原消費(fèi)方程中的Yt，應(yīng)用OLS估計(jì),對(duì)于恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程三種方法是等價(jià)的,64,第2階段估計(jì)結(jié)果,65,用兩階段最小二乘法估計(jì)投資方程,代替原投資方程中的Yt，應(yīng)用O

20、LS估計(jì),66,2SLS第2階段估計(jì)結(jié)果,67,6.5 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 若干問題的討論,一、估計(jì)方法的比較,二、為什么普通最小二乘法被普遍采用,小樣本特性,充分利用樣本數(shù)據(jù)信息,確定性誤差傳遞,樣本容量不支持,實(shí)際模型的遞推（Recurred）結(jié)構(gòu),68,補(bǔ)充：遞推模型（Recursive Model,遞推模型：第一個(gè)方程右邊只包含外生變量；第二個(gè)方程右邊只包含外生變量與第一個(gè)方程中作為被解釋變量的內(nèi)生變量；第g個(gè)方程右邊只包含外生變量與前面g-1個(gè)方程中作為被解釋變量的g-1個(gè)內(nèi)生變量,69,三、模型的檢驗(yàn),擬合效果檢驗(yàn),將內(nèi)生變量的估計(jì)值與實(shí)際觀測(cè)值進(jìn)行比較，據(jù)此判斷模型系統(tǒng)的擬合

21、效果 通常采用的模型求解方法是迭代法,一般地，在g個(gè)內(nèi)生變量中，RMS5%的變量數(shù)目占70%以上，并且每個(gè)變量的RMS不大于10%，則認(rèn)為模型系統(tǒng)總體擬合效果較好,70,預(yù)測(cè)性能檢驗(yàn),如果樣本期之外的某個(gè)時(shí)間截面上的內(nèi)生變量實(shí)際觀測(cè)值已經(jīng)知道，就有條件對(duì)模型系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)檢驗(yàn) 方法：將該時(shí)間截面上的先決變量實(shí)際觀測(cè)值代入模型，計(jì)算所有內(nèi)生變量預(yù)測(cè)值，并計(jì)算其相對(duì)誤差,一般地，RE5%的變量數(shù)目占70%以上，并且每個(gè)變量的相對(duì)誤差不大于10%，則認(rèn)為模型系統(tǒng)總體預(yù)測(cè)性能較好,71,方程間誤差傳遞檢驗(yàn),方程間誤差傳遞檢驗(yàn)是指尋找模型中描述主要經(jīng)濟(jì)行為主體的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)過程的、方程之間存在明顯遞推關(guān)系的關(guān)

22、鍵路徑。在關(guān)鍵路徑上進(jìn)行誤差傳遞分析，可以檢驗(yàn)總體模型的模擬優(yōu)度和預(yù)測(cè)精度,72,給定t =1時(shí)的所有先決變量的觀測(cè)值，包括滯后內(nèi)生變量，求解方程組，得到內(nèi)生變量Y1的預(yù)測(cè)值； 對(duì)于t =2，只外生給定外生變量的觀測(cè)值，滯后內(nèi)生變量則以前一時(shí)期的預(yù)測(cè)值代替，求解方程組，得到內(nèi)生變量Y2的預(yù)測(cè)值； 逐年滾動(dòng)預(yù)測(cè)，直至得到t =n 時(shí)的內(nèi)生變量Yn的預(yù)測(cè)值； 求出該滾動(dòng)預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值的相對(duì)誤差,1) 求滾動(dòng)預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值的相對(duì)誤差,73,2) 求非滾動(dòng)預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值的相對(duì)誤差,將t =n 時(shí)的所有先決變量的觀測(cè)值，包括滯后內(nèi)生變量的實(shí)際觀測(cè)值，代入模型，求解方程組，得到內(nèi)生變量Yn的非滾動(dòng)預(yù)測(cè)值； 求出該非滾動(dòng)預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值的相對(duì)誤差,3) 比較兩種結(jié)果，二者的差異表明模型預(yù)測(cè)誤差在不同的時(shí)間截面之間的傳遞,74,聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論與方法,內(nèi)生變量、外生變量、先決變量,結(jié)構(gòu)式模型、簡(jiǎn)化式模型、參數(shù)關(guān)系體系,隨機(jī)方程、恒等方程,75,模型的識(shí)別,恰好識(shí)別 過度識(shí)別 不可識(shí)別,結(jié)構(gòu)方程,可識(shí)別,結(jié)構(gòu)式模型,可識(shí)別 不可識(shí)別,判斷方法,參數(shù)關(guān)系體系 定義 結(jié)構(gòu)式識(shí)別條件,76,模型不可識(shí)別,修改模型，使之可識(shí)別,模型可識(shí)別,進(jìn)行參數(shù)估計(jì),77,單方程估計(jì)方法,系統(tǒng)估計(jì)方法,工具變量法 間接最小二乘法 二階段最小二乘法,過度識(shí)別,統(tǒng)