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第18章聯(lián)立方程模型
18.1聯(lián)立方程模型的性質(zhì)第一到第三篇里,我們僅考慮單一方程模型,即單一應(yīng)變量Y和多個(gè)解釋變量X的模型。但有許多情況,單向因果無意義。如果Y決定于諸X,而某些X又反過來決定Y就是這種情況。聯(lián)立方程模型把一組變量合起來,由另一組變量聯(lián)合決定。內(nèi)生變量:這類模型有多于一個(gè)的方程,每個(gè)相互或共同依賴的變量即內(nèi)生變量。(endogenousvariables)外生變量前定變量18.2聯(lián)立方程模型舉例例18.1:需求與供給模型需求函數(shù):Qtd=α0+α1P1+u1t供給函數(shù):Qts=β0+β1p1+u2t均衡條件:Qtd=
Qts其中Qtd=需求量,Qts=供給量,t=時(shí)間P價(jià)格Q0sdop0q0價(jià)格與數(shù)量的相依性例18.2凱恩斯收入決定模型消費(fèi)函數(shù):ct=β0+β1yt+ut0<β
1<1收入恒等式:yt=ct+it(=st)其中:C=消費(fèi)支出,Y=收入,
I=投資(假定為外生)
S=儲(chǔ)蓄,t=時(shí)間
u=隨機(jī)干擾項(xiàng),β0和β1=參數(shù)
C,I消費(fèi),投資國民收入YY=C+IC+IC=β0+β1Y收入決定的凱恩斯模型例18.3:工資—價(jià)格模型
Wt=α0+α1UNt+α2Pt+u1tPt=β0+β1Wt+β2Rt+β3Mt+u2t其中W=貨幣產(chǎn)工資變化率,UN=失業(yè)率,%P=價(jià)格變化率,R=資本成本變化率,M=進(jìn)口原材料變化率,t=時(shí)間,u1,u2=隨機(jī)干擾例18.4宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的IS模型消費(fèi)函數(shù):Ct=β0+β1Ydt0<β1<1稅收函數(shù):Tt=α0+α1Yt0<α1<1投資函數(shù):It=γ0+γ1r1定義:Ydt=Yt-Tt政府支出:Gt=G國民收入恒等式:Yt=Ct+It+Gt其中Y=國民收入,C=消費(fèi)開支,I=計(jì)劃的或希望的凈投資,G=給定的政府支出水平,T=稅收,Yd可支配收入,r=利率得到的IS方程:
Yt=л0+л1r1其中:л0=(β0-α0β1+
γ0+G)/1-β1(1-
α1)
л1=1/[1-β1
(1-α1)]
利率收入ryISIS曲線例18.5:LM模型貨幣需求函數(shù):Mtd=a+Byt-crt貨幣供給函數(shù):Mst=M均衡條件:Mtd=Mst其中Y=收入,r=利率,M=給定的貨幣量令貨幣需求函數(shù)等于貨幣需求函數(shù)得:LM方程:Yt=λ0+λ1M+λ2rt其中
λ0=-a/bλ1=1/bλ2=c/brYLM(M=M)收入LM曲線例18.6計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型18.3聯(lián)立方程偏誤:
OLS估計(jì)量的非一致性
我們回到18.2所給的凱恩斯收入決定模型。為了證明Yt和ut相關(guān),我們進(jìn)行如下:另外:為了表明由于Yt和ut相關(guān),OLS估計(jì)量的一個(gè)非一致估計(jì),進(jìn)行如下:聯(lián)立方程偏誤:一個(gè)數(shù)值的例子假定投資I的取值由表18.1的第三列給出。再假定應(yīng)得到:回歸的結(jié)果是:第19章識(shí)別問題19.1符號(hào)與定義一般的M個(gè)內(nèi)生或聯(lián)合應(yīng)變變量的M個(gè)方程,模型可寫成方程組:誘導(dǎo)方程是指純由前定變量和隨機(jī)干擾來表達(dá)一個(gè)內(nèi)生變量的方程可得到可得到的另一誘導(dǎo)型方程19.2識(shí)別問題識(shí)別問題,是指能否從所估計(jì)的誘導(dǎo)性系數(shù)求出一個(gè)結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)的數(shù)值估計(jì)值。如果能,就說該方程是可以識(shí)別的,如不能,就說方程不可識(shí)別,或不足識(shí)別。不足識(shí)別的情形考慮供求模型均衡價(jià)格:其中:恰好或恰可識(shí)別的情形我們有又有:供給函數(shù)的參數(shù)是可識(shí)別的。因?yàn)檎窃谛枨蠛瘮?shù)中添加了一個(gè)變量,使得我們能夠識(shí)別供給函數(shù)。但我們考慮如下模型:我們有過度識(shí)別的情形由上述誘導(dǎo)型系數(shù),得到或19.3識(shí)別規(guī)則可識(shí)別性的階條件:可識(shí)別性的秩條件在一個(gè)含M個(gè)內(nèi)生變量的M個(gè)方程的模型中,一個(gè)方程是可識(shí)別的,當(dāng)且僅當(dāng),我們能從模型(其他方程)所含而該方程所不含的諸變量(內(nèi)生或前定)
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