第10章-聯(lián)立方程模型

第10章聯(lián)立方程模型10.1聯(lián)立方程模型的根本概念10.1.1聯(lián)立方程模型及其特點(diǎn)所謂聯(lián)立方程模型是指由一個(gè)以上的相互關(guān)聯(lián)的單一方程組成的方程組，每一個(gè)單一方程中包含一個(gè)或多個(gè)相互關(guān)聯(lián)的內(nèi)生變量。例需求供給模型。商品的均衡價(jià)格P和均衡交易量Q是由商品需求供給確定的。

邊際消費(fèi)傾向。例在簡化的凱恩斯的收入決定模型中，假設(shè)引入政府支出G，投資I不是外生變量，而是收入Y的函數(shù)即內(nèi)生變量，那么方程(10.1.7)和(10.1.8)可變?yōu)樯鲜隼}說明，聯(lián)立方程模型具有如下特點(diǎn)：(1)聯(lián)立方程模型由假設(shè)干個(gè)單一方程模型有機(jī)地組合而成。(2)聯(lián)立方程模型便于研究經(jīng)濟(jì)變量之間的復(fù)雜關(guān)系。(3)聯(lián)立方程模型中可能同時(shí)包含隨機(jī)方程和確定性方程。(4)聯(lián)立方程模型的各個(gè)方程中間可能含有隨機(jī)解釋變量。10.1.2聯(lián)立方程模型的變量類型

1．內(nèi)生變量內(nèi)生變量是由模型系統(tǒng)所決定的、具有某種概率分布的隨機(jī)變量，其數(shù)值受模型中其他變量的影響，是模型求解的結(jié)果。一般情況下，內(nèi)生變量y滿足：cov(y,u)<>0，即E(yu)<>0

內(nèi)生變量一般有以下特點(diǎn)：

(1)內(nèi)生變量既受模型中其他變量的影響，同時(shí)又影響模型中的其他內(nèi)生變量。(2)內(nèi)生變量一般都直接或間接地受模型系統(tǒng)中隨機(jī)誤差項(xiàng)的影響，所以都是具有某種概率分布的隨機(jī)變量。(3)內(nèi)生變量的變化一般都用模型中的某一個(gè)方程來描述，所以模型中每個(gè)方程左端的變量(即被解釋變量)都是內(nèi)生變量。2．外生變量所謂外生變量，是指由模型系統(tǒng)之外其他因素所決定的變量，表現(xiàn)為非隨機(jī)變量，其數(shù)值在模型求解之前就已經(jīng)確定，本身不受系統(tǒng)的影響，但影響模型中的內(nèi)生變量。外生變量一般是確定性變量。一般情況下，內(nèi)生變量y滿足：cov(y,u)=0，即E(yu)=0在用聯(lián)立方程模型求出內(nèi)生變量之前，外生變量值必須事先給定。外生變量可分為政策性外生變量〔如稅率等〕和非政策性外生變量。外生變量的特點(diǎn)是：(1)外生變量的變化對模型系統(tǒng)中的內(nèi)生變量直接產(chǎn)生影響，但自身變化卻由模型系統(tǒng)之外其他因素來決定。(2)相對于所構(gòu)造的聯(lián)立方程模型，外生變量可以視為可控的非隨機(jī)變量，從而與模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)。3．前定變量前定變量是指在模型求解之前就確定了取值的變量。前定變量包括外生變量和滯后變量〔滯后內(nèi)生變量和滯后外生變量〕。10.1.3聯(lián)立方程模型的類型

1．結(jié)構(gòu)式(Structuralform)模型

(1)結(jié)構(gòu)式模型的含義。結(jié)構(gòu)式模型是根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和行為規(guī)律建立的，描述經(jīng)濟(jì)變量之間直接關(guān)系結(jié)構(gòu)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)方程系統(tǒng)。模型中的每個(gè)隨機(jī)方程的被解釋變量不僅是內(nèi)生變量，而且還是由其他內(nèi)生變量、前定變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)所表示的函數(shù)，這種方程稱為結(jié)構(gòu)式方程。其中所含參數(shù)稱為結(jié)構(gòu)式參數(shù)。結(jié)構(gòu)式參數(shù)表示每個(gè)解釋變量對被解釋變量的直接影響，參數(shù)的符號(hào)表示影響的方向，其絕對值表示這種直接影響的大小程度。結(jié)構(gòu)式模型標(biāo)準(zhǔn)形式如下：如果結(jié)構(gòu)式模型中方程個(gè)數(shù)與內(nèi)生變量個(gè)數(shù)相同，那么稱這種結(jié)構(gòu)式模型為完備的結(jié)構(gòu)式模型。結(jié)構(gòu)式模型描述了經(jīng)濟(jì)變量間的直接經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，可用于分析各解釋變量對因變量的直接影響。結(jié)構(gòu)式模型中的每一個(gè)方程都稱為結(jié)構(gòu)式方程，結(jié)構(gòu)式方程中的系數(shù)稱為結(jié)構(gòu)式參數(shù)〔或結(jié)構(gòu)式系數(shù)〕。(2)結(jié)構(gòu)式模型的類型。結(jié)構(gòu)式方程一般包括以下幾種類型：①行為方程。即描述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中變量之間的行為關(guān)系的方程，也稱為隨機(jī)方程。②技術(shù)方程。即根據(jù)客觀經(jīng)濟(jì)技術(shù)關(guān)系建立的方程。③制度方程。即描述由制度因素如法律、政策法令、規(guī)章等決定的經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系的方程。④平衡方程。即表示經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)均衡或平衡狀態(tài)的恒等關(guān)系式。⑤定義方程。也稱做會(huì)計(jì)恒等式，是由經(jīng)濟(jì)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義決定的方程。由它定義某一經(jīng)濟(jì)變量與其他經(jīng)濟(jì)變量的恒等關(guān)系(3)結(jié)構(gòu)式模型的特點(diǎn)①模型直觀地描述了經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系結(jié)構(gòu)，模型的經(jīng)濟(jì)意義明確。②模型只反映了各變量之間的直接影響，卻無法直觀地反映各變量之間的間接影響和總影響。③無法直接運(yùn)用結(jié)構(gòu)式模型進(jìn)行預(yù)測。2．簡化式(Reducedform)模型(1)簡化式模型的含義。簡化式模型是指聯(lián)立方程中每個(gè)內(nèi)生變量只是前定變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)所構(gòu)成的模型。即用所有前定變量作為內(nèi)生變量的解釋變量所形成的模型為簡化式模型。簡化式模型中的每個(gè)方程都稱為簡化式方程。方程中的系數(shù)稱為簡化式參數(shù)(或簡化式系數(shù))，它反映相應(yīng)的前定變量〔解釋變量〕對內(nèi)生變量〔被解釋變量〕的直接影響與間接影響的總和。簡化式參數(shù)一般用符號(hào)來表示。簡化式模型的構(gòu)造途徑：它是在模型所包含的全部前定變量的條件下，將模型中的每一個(gè)內(nèi)生變量直接表示為前定變量的線性函數(shù)。比方，模型中含有m個(gè)內(nèi)生變量y，k個(gè)前定變量x，那么可直接寫出以下m個(gè)線性函數(shù)：(2)簡化式模型的特點(diǎn)①簡化式方程的解釋變量都是與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)的前定變量。其意義在于，前定變量與結(jié)構(gòu)式隨機(jī)誤差項(xiàng)是不相關(guān)的，從而與簡化式隨機(jī)誤差項(xiàng)也是不相關(guān)的，這就為直接應(yīng)用OLS法估計(jì)式簡化式方程提供了根底。③利用簡化式模型可以直接進(jìn)行預(yù)測。④簡化式模型沒有客觀地描述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)變量之間的內(nèi)在聯(lián)系，模型的經(jīng)濟(jì)含義不明確。結(jié)構(gòu)式模型與簡化式模型的區(qū)別與聯(lián)系：第一，結(jié)構(gòu)式模型直觀地描述了經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系結(jié)構(gòu)，模型有十清楚確的經(jīng)濟(jì)含義。而簡化式模型并不反映經(jīng)濟(jì)變量這種直接關(guān)系，沒有明確的經(jīng)濟(jì)含義。簡化式模型便于直接進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測等定量分析，而結(jié)構(gòu)式模型卻不便于進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測、政策評(píng)價(jià)等定量分析。第二，結(jié)構(gòu)式模型中的解釋變量可能是前定變量，也可能是內(nèi)生變量；簡化式模型中的解釋變量均為前定變量。第三，簡化式模型可以用最小二乘法來估計(jì)參數(shù)，但結(jié)構(gòu)式模型不能直接用最小二乘法來估計(jì)參數(shù)。第四，簡化式模型是通過變量的連續(xù)替換從結(jié)構(gòu)式模型中導(dǎo)出的。3.遞歸模型如果一個(gè)模型的結(jié)構(gòu)式方程是用以下方法排列的：10.2聯(lián)立方程模型的識(shí)別10.2.1識(shí)別的概念先看一個(gè)例子。例如，例需求供給模型：利用Q、P的樣本資料估計(jì)模型之后，這兩個(gè)模型是完全相同的，無法區(qū)分(或者識(shí)別)所估計(jì)的方程究竟是需求函數(shù)還是供給函數(shù)。這就是模型的識(shí)別問題。10.2.2識(shí)別的類型2．恰好識(shí)別。恰好識(shí)別即能從簡化式參數(shù)中計(jì)算出惟一的結(jié)構(gòu)式參數(shù)。例在例的需求函數(shù)中參加一個(gè)外生變量——消費(fèi)者收入Y，那么供需模型為別的方程。例在例的供給函數(shù)中參加一個(gè)外生變量——天氣條件指數(shù)R，那么供需模型為

簡化式參數(shù)6個(gè)，待求解的結(jié)構(gòu)式參數(shù)有6個(gè)，參數(shù)關(guān)系體系中的方程恰好也是6個(gè)，所以結(jié)構(gòu)式參數(shù)可以通過簡化式參數(shù)惟一確定，需求函數(shù)變成恰好識(shí)別的，整個(gè)模型也是恰好識(shí)別的。3．過度識(shí)別。過度識(shí)別即可以從簡化式參數(shù)中計(jì)算出結(jié)構(gòu)式參數(shù)，并且結(jié)構(gòu)式參數(shù)的值不是惟一的。模型中有8個(gè)簡化式參數(shù)，而待確定的結(jié)構(gòu)式參數(shù)有7個(gè)，所以結(jié)構(gòu)式參數(shù)可以由簡化式參數(shù)解出，但解不惟一。由參數(shù)關(guān)系體系可以推出，供給函數(shù)的結(jié)構(gòu)式參數(shù)可以得到兩組解，所以，供給函數(shù)是過度識(shí)別的。如果模型中每個(gè)結(jié)構(gòu)式方程(隨機(jī)方程)都是可識(shí)別的，那么稱結(jié)構(gòu)式聯(lián)立方程模型是可識(shí)別的，反之，假設(shè)模型中只要存在一個(gè)不可識(shí)別的(隨機(jī))結(jié)構(gòu)式方程時(shí)，那么稱該結(jié)構(gòu)式聯(lián)立方程模型是不可識(shí)別的。10.2.3識(shí)別條件準(zhǔn)那么一：能否從簡化式參數(shù)計(jì)算出結(jié)構(gòu)式參數(shù)。如果能從簡化式參數(shù)計(jì)算出某隨機(jī)方程的結(jié)構(gòu)式參數(shù)，那么該隨機(jī)方程是可識(shí)別的。并且，如果從簡化式參數(shù)計(jì)算得到的結(jié)構(gòu)式參數(shù)是惟一確定的，那么該隨機(jī)方程是恰好識(shí)別的；如果從簡化式參數(shù)計(jì)算得到的結(jié)構(gòu)式參數(shù)有多個(gè)，那么該隨機(jī)方程是過度識(shí)別的。準(zhǔn)那么二：是否具有統(tǒng)計(jì)形式的惟一性。所謂統(tǒng)計(jì)形式，即方程中的變量和變量之間的函數(shù)關(guān)系式?！按_定的〔或惟一的〕統(tǒng)計(jì)形式〔或統(tǒng)計(jì)形式的惟一性〕〞是指：如果結(jié)構(gòu)式模型中的某一個(gè)方程，與此模型中其他任何一個(gè)方程以及所有結(jié)構(gòu)式方程的任意線性組合而成的方程相比較，具有不完全相同的內(nèi)生變量和前定變量，那么稱這一結(jié)構(gòu)式方程具有確定的〔或惟一〕統(tǒng)計(jì)形式?；蛘哒f：如果模型的第i個(gè)結(jié)構(gòu)式方程與模型中其他任何一個(gè)方程以及任意的線性組合方程包含的內(nèi)生變量和前定變量不完全相同，那么稱第i個(gè)結(jié)構(gòu)式方程具有惟一的統(tǒng)計(jì)形式；相反，如果模型中的第i個(gè)結(jié)構(gòu)式方程與模型中其他任何一個(gè)方程以及任意的線性組合方程具有相同的內(nèi)生變量和前定變量，那么就稱第i個(gè)結(jié)構(gòu)式方程的統(tǒng)計(jì)形式不是惟一的。如果模型中某個(gè)隨機(jī)方程具有惟一的統(tǒng)計(jì)形式，那么這個(gè)方程是可識(shí)別的；如果模型中某個(gè)隨機(jī)方程沒有惟一的統(tǒng)計(jì)形式，那么這個(gè)方程是不可識(shí)別的。而供給方程既與需求方程具有不同的統(tǒng)計(jì)形式，也與上述混合方程具有不同的統(tǒng)計(jì)形式(包含的解釋變量不同)。因此，供給方程具有惟一的統(tǒng)計(jì)形式，供給方程是可識(shí)別的。準(zhǔn)那么三：階條件和秩條件1．識(shí)別的階條件如果一個(gè)方程能被識(shí)別，那么這個(gè)方程不包含的變量總數(shù)應(yīng)大于或等于模型系統(tǒng)中方程個(gè)數(shù)減1?；蛘哒f：在包含m個(gè)方程的結(jié)構(gòu)式模型中，如果某個(gè)結(jié)構(gòu)式方程能被識(shí)別,那么至少應(yīng)有m-1個(gè)變量不在該方程中?；虿辉谠摲匠讨械淖兞總€(gè)數(shù)大于等于內(nèi)生變量個(gè)數(shù)或方程個(gè)數(shù)減1。10.2.4其他判別準(zhǔn)那么1．如果一個(gè)方程中包含了模型中的所有變量(即所有內(nèi)生變量和前定變量)，那么該方程一定是不可識(shí)別的。2．如果一個(gè)方程包含一個(gè)內(nèi)生變量和全部前定變量，那么該方程是恰好識(shí)別的。3．如果第i個(gè)方程排斥的變量中沒有一個(gè)在第j個(gè)方程中出現(xiàn)，那么第i個(gè)方程是不可識(shí)別的。4．如果模型中的兩個(gè)方程具有相同的變量，或者說兩個(gè)方程具有相同的統(tǒng)計(jì)形式，那么這兩個(gè)方程都是不可識(shí)別的。因?yàn)檫@兩個(gè)方程不具有統(tǒng)計(jì)形式的惟一性。10.3聯(lián)立方程模型的估計(jì)10.3.1聯(lián)立方程偏誤聯(lián)立方程模型與單方程模型的一個(gè)最大區(qū)別，就是解釋變量中間可能包含隨機(jī)變量，并且與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)。此時(shí)如果用OLS法估計(jì)參數(shù)，將會(huì)得到有偏估計(jì)。第一，模型中的每一個(gè)方程，都含有假設(shè)干個(gè)解釋變量和被解釋變量。第二，模型中每一個(gè)特定方程的解釋變量既有內(nèi)生變量，又有外生變量，由于內(nèi)生變量之間的雙向依存關(guān)系，它們是互不獨(dú)立的。方程中解釋變量之間的高度相關(guān)，即多重共線性。第三，模型中的特定方程包含內(nèi)生變量作解釋變量，而這些內(nèi)生變量，一般與隨機(jī)誤差項(xiàng)不獨(dú)立，造成解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)是相關(guān)的。如果應(yīng)用普通最小二乘法對聯(lián)立模型中每一個(gè)方程的參數(shù)分別進(jìn)行估計(jì)，那么會(huì)出現(xiàn)：(1)內(nèi)生解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)是相關(guān)的；(2)用OLS法得到的參數(shù)估計(jì)量是有偏且不一致的。這一偏誤因?yàn)槭欠匠搪?lián)立造成的，故稱為聯(lián)立方程偏誤。對于聯(lián)立方程偏誤的產(chǎn)生，可以用下面一個(gè)例子加以說明。是一致的。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)把在聯(lián)立方程模型中這種估計(jì)量的相關(guān)性、有偏性和不一致性稱為聯(lián)立方程偏誤〔或偏倚〕。因此，只要結(jié)構(gòu)式方程的解釋變量中含有內(nèi)生變量，通常不能直接使用OLS法估計(jì)結(jié)構(gòu)式參數(shù)，需要建立新的單方程模型估計(jì)方法。10.3.2遞歸模型的估計(jì)遞歸模型:計(jì)。由此可見，遞歸系統(tǒng)模型可以直接用OLS法估計(jì)模型。10.3.3恰好識(shí)別模型的估計(jì)

1．工具變量法對于聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型n為樣本容量。欲估計(jì)結(jié)構(gòu)方程(10.3.11)式，必須克服隨機(jī)解釋變量問題，有效的方法是工具變量法。在這里，方程中沒有包含的k-k1個(gè)前定變量根本滿足工具變量的條件，可以選擇它們作為方程中包含的m1-1內(nèi)生變量的工具變量。

工具變量法參數(shù)估計(jì)量，一般情況下，在小樣本下是有偏的，查在大樣本下是漸近無偏的。如果選擇的工具變量與方程隨機(jī)項(xiàng)完全不相關(guān)，那么，其參數(shù)估計(jì)量是無偏估計(jì)量。2.間接最小二乘法(ILS)(1)間接最小二乘法(ILS)的適用范圍①被估計(jì)的結(jié)構(gòu)式方程是恰好識(shí)別的。②每個(gè)簡化式方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足古典回歸模型的根本假定。③前定變量之間不存在高度多重共線性。在滿足以上三個(gè)條件的根底上，便可實(shí)施間接最小二乘法。(2)間接最小二乘法的步驟①判斷結(jié)構(gòu)式方程的識(shí)別狀態(tài)；②將結(jié)構(gòu)式模型轉(zhuǎn)化成簡化式模型，得到參數(shù)關(guān)系體系，解出結(jié)構(gòu)式參數(shù)與簡化式參數(shù)之間的關(guān)系式；

③利用OLS法估計(jì)簡化式方程，求出簡化式參數(shù)的無偏估計(jì)量；

④將簡化式參數(shù)估計(jì)值代入?yún)?shù)關(guān)系體系，解出結(jié)構(gòu)式參數(shù)?？梢宰C明，對于結(jié)構(gòu)式方程(10.3.11)式，其參數(shù)的間接最小二乘估計(jì)量可以寫作

現(xiàn)以供給——需求函數(shù)的估計(jì)來說明間接最小二乘法的應(yīng)用過程。例設(shè)農(nóng)產(chǎn)品市場均衡模型為表10.3.1農(nóng)產(chǎn)品市場的有關(guān)統(tǒng)計(jì)資料

年份QPYR1988501015100198954121210219906591110519918415171071992751419110199385153011119949016281111995601425113199640172311719977019351203．間接最小二乘法的估計(jì)量性質(zhì)間接最小二乘估計(jì)量是有偏的，但具備一致性。10.3.4過度識(shí)別模型的估計(jì)：二階段最小二乘法〔TSLS〕1．二階段最小二乘估計(jì)(TSLS)的根本思路2．二階段最小二乘法的主要步驟第一階段：利用OLS法估計(jì)結(jié)構(gòu)式方程中所有內(nèi)生變量的簡化式方程，求得內(nèi)生變量的估計(jì)值。第二階段：用內(nèi)生變量的估計(jì)值替代結(jié)構(gòu)式方程中的內(nèi)生變量，第二次利用OLS法求得結(jié)構(gòu)式參數(shù)的估計(jì)值。兩個(gè)階段，并在每個(gè)階段各用一次OLS，故稱為二階段最小二乘法。設(shè)有結(jié)構(gòu)式模型：利用TSLS法估計(jì)上述結(jié)構(gòu)式方程的EViews命令序列為第一階段：LSY1CX1X2

估計(jì)Y1的簡化式方程GENREY1=Y1-RESID

計(jì)算Y1的估計(jì)值LSY2CX1X2

估計(jì)Y2的簡化式方程GENREY2=Y2-RESID

計(jì)算Y2的估計(jì)值第二階段：LSY1CEY2X1

估計(jì)替代后的結(jié)構(gòu)式方程Y1

LSY2CEY1X2

估計(jì)替代后的結(jié)構(gòu)式方程Y2

實(shí)際上在EViews軟件中，可以利用TSLS命令直接進(jìn)行二階段最小二乘估計(jì)，命令格式為

TSLS

YiC

解釋變量名@C

前定變量名命令中，符號(hào)@前面是第i個(gè)被估計(jì)方程中的所有解釋變量名，包括內(nèi)生變量和前定變量；符號(hào)@之后列出的是聯(lián)立方程模型中的所有前定變量。如上述估計(jì)的結(jié)構(gòu)式方程，可以用TSLS命令直接寫成：TSLSY1CY2X1@CX1X2TSLSY2CY1X2@CX1X2也可以在方程說明窗口中，選擇估計(jì)方法為TSLS，并在工具變量欄(Instrumentlist)中輸入模型中的所有前定變量即可。例現(xiàn)對例的農(nóng)產(chǎn)品市場均衡模型，用TSLS法重新估計(jì)需求函數(shù)和供給函數(shù)。步驟如下：第一步：作為解釋變量的內(nèi)生變量P的簡化方程為對該方程應(yīng)用OLS，即鍵入命令：LSPCYR

估計(jì)P的簡化式方程GENREP=P-RESID

計(jì)算P的估計(jì)值得到如表結(jié)果：表10.3.2回歸結(jié)果

P簡化式方程為第二步：利用上式計(jì)算的P的擬合值EP，在需求方程和供給方程中用EP代替P，再次應(yīng)用OLS法，即鍵入命令：LSQCEPY估計(jì)替代后的結(jié)構(gòu)式方程即需求方程LSQCEPR估計(jì)替代后的結(jié)構(gòu)式方程即供給方程估計(jì)結(jié)果如表與表：表10.3.3回歸結(jié)果表10.3.4回歸結(jié)果

TSLS與ILS法的估計(jì)結(jié)果相比可知，除了計(jì)算誤差之外，估計(jì)結(jié)果是相同的。上述估計(jì)的結(jié)構(gòu)式方程，可以直接使用TSLS命令，即鍵入：TSLSQCPY@CYR估計(jì)需求函數(shù)TSLSQCPR@CYR估計(jì)供給函數(shù)得到以下估計(jì)結(jié)果〔表與表〕：表10.3.5回歸結(jié)果表10.3.5回歸結(jié)果

表10.3.6回歸結(jié)果

借助于EViews中的System命令，可以直接對上述需求、供給方程進(jìn)行TSLS估計(jì)。其步驟如下：〔1〕創(chuàng)立系統(tǒng)：在主菜單上點(diǎn)擊Objects\NewObject，并在彈出的對象列表框中選擇System〔系統(tǒng)〕；然后在翻開的系統(tǒng)窗口輸入結(jié)構(gòu)式模型的隨機(jī)方程：〔2〕估計(jì)模型：在系統(tǒng)窗口點(diǎn)擊Estimate按鈕，在彈出估計(jì)方法選擇窗口，選擇TSLS方法后，點(diǎn)擊OK，那么輸出估計(jì)結(jié)果(表10.3.7)：表10.3.7回歸結(jié)果10.3.5三階段最小二乘法〔3SLS〕例現(xiàn)對例的農(nóng)產(chǎn)品市場均衡模型，用3SLS法重新估計(jì)需求函數(shù)和供給函數(shù)。步驟如下：(1)創(chuàng)立系統(tǒng)：輸入樣本數(shù)據(jù)后，在主菜單上點(diǎn)擊Objects\NewObject，并在彈出的對象列表框中選擇System〔系統(tǒng)〕；然后在翻開的系統(tǒng)窗口輸入結(jié)構(gòu)式模型的隨機(jī)方程：(2)估計(jì)模型：在系統(tǒng)窗口點(diǎn)擊Estimate按鈕，在彈出估計(jì)方法選擇窗口，選擇3SLS方法后，點(diǎn)擊OK，那么輸出估計(jì)結(jié)果(表10.3.8)：表10.3.8回歸結(jié)果10.4聯(lián)立方程模型的檢驗(yàn)10.4.1單個(gè)結(jié)構(gòu)方程的檢驗(yàn)10.5案例分析10.5.1中國宏觀經(jīng)濟(jì)模型中國1978-2003年居民宏觀消費(fèi)CONS、國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、國內(nèi)投資總額INV、政府支出GOV、凈出口NEX〔單位：億元〕統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如表所示：表10.5.1中國宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

首先估計(jì)消費(fèi)方程，可以直接使用TSLS命令，即在命令窗口鍵入命令：

TSLSCONSCGDPCONS(-1)@CGDP(-1)CONS(-1)GOVNEX得到表結(jié)果。表10.5.2消費(fèi)方程回歸結(jié)果其次估計(jì)投資方程，在命令窗口鍵入命令：TSLSINVCGDPGDP(-1)@CGDP(-1)CONS(-1)GOVNEX

得到表結(jié)果。表10.5.3投資方程回歸結(jié)果借助于EViews中的System命令，可以直接對上述消費(fèi)方程、投資方程進(jìn)行TSLS估計(jì)。其步驟如下：1．創(chuàng)立系統(tǒng)：在主菜單上點(diǎn)擊Objects\NewObject，并在彈出的對象列表框中選擇System〔系統(tǒng)〕；然后在翻開的系統(tǒng)窗口輸入結(jié)構(gòu)式模型的隨機(jī)方程：其中INST是instrument的縮寫，表示工具變量。2．估計(jì)模型：(1)二階段最小二乘法：在系統(tǒng)窗口點(diǎn)擊Estimate按鈕，在彈出估計(jì)方法選擇窗口，選擇TSLS方法后，點(diǎn)擊OK，那么輸出估計(jì)結(jié)果〔表〕。表10.5.4TSLS估計(jì)結(jié)果比較二階段最小二乘法與三階段最小二乘法估計(jì)結(jié)果可知，此題用后一種方法比較適宜。10.5.2克萊因戰(zhàn)爭間模型1.克萊因戰(zhàn)爭間模型的理論根底克萊因戰(zhàn)爭間模型于1950年建立，旨在分析美國在兩次世界大戰(zhàn)之間的經(jīng)濟(jì)開展的小型宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，它是以凱恩斯(J．M．Keynes)的有效需求理論為根底建立的宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型。這個(gè)簡單的宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。當(dāng)今西方國家的宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，都是以此模型為原型進(jìn)行擴(kuò)充?？巳R因于1950年為了分析美國第一次世界大戰(zhàn)到第二次世界大戰(zhàn)之間(1921—1941年)的經(jīng)濟(jì)狀況，對原模型作了簡單擴(kuò)充，建立了美國兩次世界大戰(zhàn)之間的經(jīng)濟(jì)開展模型，稱為“克萊因戰(zhàn)爭間模型〞。2．模型的構(gòu)成

3．模型的識(shí)別

4．模型的估計(jì)根據(jù)美國1920～1941年的統(tǒng)計(jì)資料，如表所示。用2SLS和系統(tǒng)估計(jì)法等方法對模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如下。表10.5.6美國1920～1941年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

(1)用TSLS法估計(jì)消費(fèi)、投資與工資方程：①估計(jì)消費(fèi)方程：

TSLSCSCPP(-1)WP+WG@