計量經(jīng)濟學(xué)-結(jié)構(gòu)方程

5/5XXX學(xué)院實驗報告課程名稱計量經(jīng)濟學(xué)成績實驗名稱結(jié)構(gòu)方程模型專業(yè)投資學(xué)年級/班級B18投資學(xué)一班指導(dǎo)教師實驗地點文博樓實驗室名稱經(jīng)濟學(xué)實驗中心實驗時間實驗儀器計算機、eviews計量分析軟件姓名學(xué)號實驗?zāi)康氖裁词锹?lián)立方程模型？根據(jù)數(shù)據(jù)建立結(jié)構(gòu)方程模型,并說明可識別情況。運用二階段最小二乘法TSLS進行結(jié)構(gòu)方程估計。對估計結(jié)果進行解釋。實驗內(nèi)容\步驟建立結(jié)構(gòu)方程模型：建立宏觀經(jīng)濟模型：消費函數(shù)，投資函數(shù)，收入方程。判斷模型是否是可識別的。TSLS結(jié)構(gòu)方程估計：在Object菜單中選擇NewObject，然后在Typeofobject中選擇System，點擊OK。在System窗口中輸入ct=c(1)+c(2)*yt+c(3)*ct(-1)，it=c(4)+c(5)*yt，instgtct(-1)，點擊estimate，選擇Two-SLS估計法，得到估計結(jié)果。實驗結(jié)果分析及討論1.什么是聯(lián)立方程模型？聯(lián)立方程模型是指同時用若干個相互關(guān)聯(lián)的方程，表示一個經(jīng)濟系統(tǒng)中經(jīng)濟變量相互依存性的模型。2.建立結(jié)構(gòu)方程模型，并說明可識別情況。建立如下所示的宏觀經(jīng)濟模型：消費函數(shù)：投資函數(shù)：收入方程：判斷該聯(lián)立方程模型中投資函數(shù)方程是過度識別的，消費函數(shù)方程是恰好識別的，整個結(jié)構(gòu)模型是可識別的。具體的步驟如下面所述：在聯(lián)立方程模型中，為內(nèi)生變量，為前定變量。所以結(jié)構(gòu)模型中內(nèi)生變量為,內(nèi)生變量和前定變量的總個數(shù)為。

（2）階條件：對于投資函數(shù)方程來說，方程中內(nèi)生變量和前定變量的總個數(shù)為。根據(jù)前面講過的條件,所以階條件成立，此時如果投資函數(shù)方程可識別，則為過度識別；對于消費函數(shù)方程來說，方程中內(nèi)生變量和前定變量的總個數(shù)為,根據(jù)前面講過的各件,所以階條件成立，此時如果消費函數(shù)方程可識別，則為恰好識別；對于收入函數(shù)方程來說，方程中內(nèi)生變量和前定變量的總個數(shù)為,根據(jù)前面講過的條件,所以階條件成立，此時如果收入函數(shù)方程可識別，則為恰好識別。（3）秩條件：首先整理結(jié)構(gòu)模型，通過移項，得到如下新的形式。

消費函數(shù)：投資函數(shù)：

收入方程：結(jié)構(gòu)模型對應(yīng)的參數(shù)矩陣為：對于投資函數(shù)方程來說，在刪去其所對應(yīng)的行以及其非零元素所對應(yīng)的列以后，得到的子矩陣是：

實驗結(jié)果分析及討論（續(xù)）其秩為，所以本方程可識別，結(jié)合階條件，本方程為過度識別。

對于消費函數(shù)方程來說，在刪去其所對應(yīng)的行以及其非零元素所對應(yīng)的列以后，得到的子矩陣是：其秩為，所以本方程可識別，結(jié)合階條件，本方程為恰好識別。對于收入方程來說，在刪去其所對應(yīng)的行以及其非零元素所對應(yīng)的列以后，得到的子矩陣是：其秩為，所以本方程可識別，結(jié)合階條件，本方程為恰好識別。綜合可知，本結(jié)構(gòu)模型可識別。實驗結(jié)果分析及討論（續(xù)）3.運用二階段最小二乘法TSLS進行結(jié)構(gòu)方程估計如下：System:UNTITLEDEstimationMethod:Two-StageLeastSquaresDate:12/07/21Time:10:45Sample:19792003Includedobservations:25Totalsystem(balanced)observations50CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C(1)273.3999177.35011.5415830.1302C(2)0.2651840.1745191.5195100.1356C(3)0.4337290.4291811.0105950.3176C(4)-258.6251131.6564-1.9643940.0557C(5)0.4017650.00801950.104440.0000Determinantresidualcovariance1.35E+09Equation:CT=C(1)+C(2)*YT+C(3)*CT(-1)

Instruments:GTCT(-1)CObservations:25R-squared0.998280

Meandependentvar6526.600AdjustedR-squared0.998123

S.D.dependentvar4023.411S.E.ofregression174.2940

Sumsquaredresid668324.6Durbin-Watsonstat1.003405Equation:IT=C(4)+C(5)*YT

Instruments:GTCT(-1)CObservations:25R-squared0.991067

Meandependentvar5279.634AdjustedR-squared0.990678

S.D.dependentvar3703.951S.E.ofregression357.6166

Sumsquaredresid2941461.Durbin-Watsonstat0.8144654.對估計結(jié)果進行解釋如下：通過上述回歸結(jié)果，可以寫出最后的如下模型：消費函數(shù)：投資函數(shù)：收入方程：可知我國居民的消費和投資都與其可支配收入存在著正相關(guān)關(guān)系。消費與收入的正相關(guān)關(guān)系并不顯著，投資與收入的正相關(guān)關(guān)系極為顯著。這從一定程度上說明收入增長對我國居民的消費需求并無顯著刺激作用。實驗心得1.了解了聯(lián)立方程模型的基本概念、內(nèi)生變量、外生變量和前定變量的概念，學(xué)會了聯(lián)立方程模型的矩陣表示及結(jié)構(gòu)式、簡化式分類。2.能夠運用階條件和秩條件判斷模型是恰好識別、過度識別和不可識別。3.掌握了聯(lián)立方程模型的兩種估計方法：間接最小二乘法、兩階段最小二乘法，學(xué)會了運用聯(lián)立方程模型描述和分析經(jīng)濟系統(tǒng)中變量之間的復(fù)雜關(guān)系。4.經(jīng)過這一節(jié)課的學(xué)習(xí)，大家都收獲頗多，學(xué)會了很多新知識，掌握了很多專業(yè)方法，在下節(jié)課的學(xué)習(xí)中我們會繼續(xù)保持這種良好的狀態(tài)。教師評閱1.學(xué)生實驗動手能力（20分）□優(yōu)秀（20-18）□較好（17-15）□合格（14-12）□不合格（11-0）2.實驗報告內(nèi)容（共60分）（1）實驗?zāi)康?、教材、原理、?nèi)容及涉及步驟記錄（20分）□正確、清晰、重點突出（20-18）□較正確、較清晰（17-15）□有較少錯誤（14-12）□有較多錯誤（11-0）（2）實驗數(shù)據(jù)（現(xiàn)象）及結(jié)果記錄、處理（20分）□清晰、正確（20-18）□較清晰、較正確（17-15）□合格（14-12）□不合格（11-0）（3）實驗結(jié)果分析及討論（20分）□結(jié)