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文檔簡介

1、1.（1）聯(lián)立方程模型由多個方程組成，對方程之間有嚴格要求。如果不滿足特定要求，模型就可能無法估計。比如對于不可識別的方程，方程不具有確定的統(tǒng)計形式，因此無法被估計。所以必須對模型中的隨機方程進行識別。恒等方程因為不涉及參數(shù)估計問題，因此不需要對恒等方程進行識別。但是在判斷隨機方程的識別問題時，如果不考慮恒等方程，則有可能將不可識別的隨機方程誤認為可能的，從而使得估計結(jié)果發(fā)生錯誤。（2）在秩條件中，若簡化模型形式為：S.E. of regresF-sistic993.418027503.840.0000000.000000Sum squared resid Durbin-Watson s Se

2、cond-Stage SSRInstrument r138163101.5542438996400.4Prob(F-sJ-sisticistic)對第一個方程采用二階段最小二乘法：先用 CONS,I,P 對M 作最小二乘回歸，得到 M 的估計值 MPDependent Variable: MMethod: Least SquaresDate: 05/22/12Time: 23:50Sle: 1990 2007Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-S isticProb.I PCONSC0.283457-473.84205

3、.50712540055.100.24274472.943760.51634511007.871.167719-6.49599110.665583.6387710.26240.00000.00000.0027R-squared Adjusted R-squaredS.E. of regres Sum squared resid Log likelihoodF-sisticProb(F-sistic)0.9976070.9970956350.1005.65E+08-180.89111945.8460.000000Mean dependent varS.D. dependent var Akaik

4、e info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.Durbin-Watson s144174.3117812.420.5434620.7413220.570740.931173然后再用MP，CONS,I 作為解釋變量對 Y 作最小二乘擬合：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/22/12Time: 23:53Sle: 1990 2007Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-S isticProb.M

5、P ICONS-0.0493980.9407071.6692970.0194330.0352630.055267-2.54195126.6768230.204250.02350.00000.0000C-173.5857736.9562-0.2355440.8172R-squared Adjusted R-squaredS.E. of regres Sum squared resid Log likelihoodF-sisticProb(F-sistic)0.9998900.999866801.62348996400.-143.638642239.290.000000Mean dependent

6、 varS.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.Durbin-Watson s102871.069213.1916.4042816.6021516.431571.795600對第二個方程，采用二階段最小二乘法，先用 CONS,I,P 對 Y 作最小二乘擬合，得到 Y的估計值 YP：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/22/12Time: 23:56Sle: 1990 2007Included observatio

7、ns: 18VariableCoefficientStd. Errort-S isticProb.CONS IPC1.3972550.92670523.40697-2152.2380.0651820.0306439.2082671389.61021.4360930.241522.541951-1.5488070.00000.00000.02350.1437R-squared Adjusted R-squaredS.E. of regres Sum squared resid Log likelihoodF-sisticProb(F-sistic)0.9998900.999866801.6234

8、8996400.-143.638642239.290.000000Mean dependent varS.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson s102871.069213.1916.4042816.6021516.431571.795600再用值 YP 和 P 對 M 作最小二乘回歸：Dependent Variable: MMethod: Least SquaresDate: 05/22/12Time: 23:57Sle: 1990 2007In

9、cluded observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-SisticProb.YPP C1.809611-146.93161986.2220.06477464.4991714853.2727.93745-2.2780390.1337230.00000.03780.8954R-squared Adjusted R-squaredS.E. of regres Sum squared resid Log likelihoodF-sisticProb(F-sistic)0.9918650.99078011312.341.92E+09-191.9057914.42620.000000Mean dependent va

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