计量经济模型,联立方程估计与模拟课件.ppt

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时间:2020-07-22

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1、第十二章联立方程模型的估计与模拟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。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。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。112.1联立方程系统概述本章将包含一组未知参数,并且

2、变量之间存在着反馈关系的联立方程组称为“系统”(systems),可以利用12.2节介绍的多种估计方法求解未知参数。本章的12.3节中将一组描述内生变量的已知方程组称为“模型”(model),给定了联立方程模型中外生变量的信息就可以使用联立方程模型对内生变量进行模拟、评价和预测。一般的联立方程系统形式是t=1,2,,T(12.1.1)其中:yt是内生变量向量,zt是外生变量向量,ut是一个可能存在序列相关的扰动项向量,T表示样本容量。估计的任务是寻找未知参数向量的估计量。2例12.1克莱因联立方程系统克莱因(Law

3、renceRobertKlein)于1950年建立的、旨在分析美国在两次世界大战之间的经济发展的小型宏观计量经济模型。模型规模虽小,但在宏观计量经济模型的发展史上占有重要的地位。以后的美国宏观计量经济模型大都是在此模型的基础上扩充、改进和发展起来的。以至于萨缪尔森认为,“美国的许多模型,剥到当中,发现都有一个小的Klein模型”。所以,对该模型的了解与分析对于了解西方宏观计量经济模型是重要的。Klein模型是以美国两次世界大战之间的1920-1941年的年度数据为样本建立的。3KleinⅠ模型:(消费)(投资)(私人工

4、资)(均衡需求)(企业利润)(资本存量)(12.1.2)此模型包含3个行为方程,1个定义方程,2个会计方程。式中变量:6个内生变量:4个外生变量:Y:收入(GDP中除去净出口);G:政府非工资支出;CS:消费;Wg:政府工资;I:私人国内总投资;T:间接税收;Wp:私人工资;Time:时间趋势;P:企业利润;K:资本存量4消费CS收入Y私人工资WP企业利润P投资I资本存量K政府支出G政府工资WG间接税收TKleinⅠ模型框图注:方框内是行为方程内生变量,椭圆内是恒等方程内生变量,粗体是外生变量。5前3个方程称为行为方程

5、,后面的3个方程称为恒等方程。这是一个简单描述宏观经济的联立方程模型。式(12.1.2)中的前3个行为方程构成联立方程系统:t=1,2,,T(12.1.3)待估计出未知参数后,与式(12.1.2)中的后3个恒等方程一起组成联立方程模型。6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和外生变量两大类,外生变量与

6、滞后内生变量又被统称为前定变量。7§12.2联立方程系统的估计方法EViews提供了估计系统参数的两类方法。一类方法是单方程估计方法,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。第二类方法是系统估计方法,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;

7、但如果使用系统估计方法,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。8建立和说明联立方程系统为了估计联立方程系统参数,首先应建立一个系统对象并说明方程系统。单击Object/NewObject/system或者在命令窗口输入system,系统对象窗口就会出现,如果是第一次建立系统,窗口是空白的,在指定窗口用文本方式输入方程,当然也包含了工具变量和参数初值。使用标准的EViews表达式用公式形式输入方程,系统中的方程应该是带有未知参数和隐含误差项的行为方程。例12.1含有三个行为方程的系统是这样的:

8、9这里使用了EViews缺省系数如c(10)、c(20)等等,当然可以使用其它系数向量,但应事先声明,方法是单击主菜单上Object/NewObject/Martrix-Vector-Coef/CoeffientVector。在说明方程时有一些规则:10规则1方程组中,变量和系数可以是非线性的。可以通过在不同方程组中使用相同的系数

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