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文档简介
第七章联立方程模型一、识别问题对于结构式模型中任意一个方程,识别的阶条件为:
K-M≥G-1其中K=模型中的变量总数(内生变量+前定变量),M=该方程中所包含的变量数目,G=模型中方程个数(即内生变量个数)二、单方程方法例1表7.1是美国各州和地方政府费用支出数据。其中,GOV为政府开支,AID为联邦政府的拨款额,INC为各州收入,POP为各州人口数,PS为小学与中学在校生人数。根据分析,建立如下联立方程模型:对于(1),采用工具变量法估计。选择TSLS,在Instrumentlist中输入工具变量名,因为方程(1)为恰好识别,可将(2)中的外生变量PS作为工具变量,代替原方程中的内生变量AID。命令格式:Tsls
govcaidincpop@psincpop对于(2),利用两阶段最小二乘法估计方程式,两阶段最小二乘法是工具变量法的一个特例三、系统方法最为常用的系统估计法有:似无关回归法、三阶段最小二乘法和广义矩估计法。例2承例1,利用三阶段最小二乘法估计方程(1)和(2)。首先需要建立一个系统对象。单击EViews主菜单中的Object/NewObject选项,在所弹出对话框的Typeofobject列表中选择System(系统对象),并为所建立的系统对象命名,本例命名为sys01,然后单击OK按钮。将生成系统对象sys01,并打开该对象。在窗口中输入如下文本,以设定联立方程模型各方程的形式:Gov=c(1)+c(2)*aid+c(3)*inc+c(4)*popAid=c(5)+c(6)*gov+c(7)*psInstincpopps在上述方程的设定形式中,”inst”所在的行是设置联立模型估计的工具变量。四、联立方程模型的模拟(预测)例3承接上例,对方程(1)和(2)进行模拟和评价1.设定模型在sys01工具栏中,选择proc-makemodel,或者在EViews窗口的主菜单选object-newobject打开模型对象窗口,选择任一处右击,选择Insert,然后将方程输入窗口。2、求解模型选择proc/solvemodel,或者选择view/solveoption,或者直接点击model01中工具栏上的solve按钮,便出现对话框在绝大多数情形下,只需对基本选项进行设置,其他选项通常可以采用默认方式。五、联立性检验如果方程没有联立性,则OLS估计可以得到有效的并且一致的参数估计量;相反,2SLS则产生一致的但并非有效的估计量。如果方程有联立性,则OLS估计量将是非一致的,而2SLS估计将给出参数一致的且有效的估计量。因此,在摈弃OLS估计方法而倾向于其他方法之前,应该检验方程的联立性问题。方程联立性检验可以采用Hausman设定误差检验方法。联立性问题的原因在于方程中有一个或者多个解释变量是内生变量,它们很可能会与随机误差项存在相关。Hausman检验的本质是:检验一个内生回归元是否与误差项相关,若它们之间是相关的,则存在联立性问题。对于方程(2),进行Hausman联立性检验的基本思想和主要步骤如下:(1)将因变量GOV对INC、POP、PS进行如下的简单回归,得到方程的残差值,即(3)(2)将因变量AID对GOV、、PS做如下的简单回归,对残差的系数进行t统计量显著检验,若残差的系数显著地异于0,说明因变量AID与(3)中的误差是相关的,因此拒绝“无联立性”的原假设;否则,不能拒绝原假设。例4对联立方程进行Hausman检验估计
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