聯(lián)立方程模型市公開課金獎市賽課一等獎課件

第四章聯(lián)立方程模型第一節(jié)概述一、聯(lián)立方程模型特點中變量類型例1.宏觀經(jīng)濟模型(P190)例2.均衡價格模型(P191)例1.國民經(jīng)濟增長模型(P191) 特點： 1.便于描述復雜經(jīng)濟關系； 2.由單方程模型組合而成； 3.含有恒等方程； 4.含有隨機解釋變量。第1頁第1頁二、聯(lián)立方程模型中變量類型1.外生變量：模型系統(tǒng)之外生成變量特點：1）取值由模型系統(tǒng)之外決定； 2）與誤差項不相關2.內(nèi)生變量：模型系統(tǒng)之內(nèi)生成變量特點：1）取值由模型系統(tǒng)決定； 2）與誤差項相關隨機變量； 3）用模型中一個方程來描述；3.前定變量：外生變量和滯后內(nèi)生變量第2頁第2頁三、聯(lián)立方程模型類型 1.結(jié)構(gòu)式模型及其特點： 定義： 特點： 1)反應了經(jīng)濟變量之間結(jié)構(gòu)關系，經(jīng)濟意義直觀；2)無法反應外生變量對內(nèi)生變量間接影響和總影響3)不便于進行預測2.簡化式模型及其特點：定義：特點：1)便于進行預測2)反應了前定變量對內(nèi)生變量總影響3)無法反應經(jīng)濟變量之間結(jié)構(gòu)關系第3頁第3頁3.結(jié)構(gòu)式模型與簡化式模型關系（1）模型矩陣表示（2）參數(shù)關系體系例4（P200)第4頁第4頁第二節(jié)聯(lián)立方程模型辨認一、辨認概念1.問題提出2.辨認定義（P202）3.辨認類型二、辨認判別條件1.階條件——必要條件

方程中變量個數(shù)<模型前定變量個數(shù)（K）+12.秩條件——充要條件 被斥變量結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣秩=G-1第5頁第5頁第三節(jié)聯(lián)立方程模型參數(shù)預計聯(lián)立方程模型預計辦法：1.單方程預計法

遞歸系統(tǒng)模型——OLS 正好辨認模型——ILS（間接最小二乘法） 過度辨認模型——2SLS（二段最小二乘法）★2.系統(tǒng)預計法 似乎不相關回歸——SUR 三段最小二乘法——3SLS第6頁第6頁第三節(jié)聯(lián)立方程模型參數(shù)預計一、聯(lián)立方程偏誤1.問題起源——方程聯(lián)立性2.聯(lián)立方程偏誤內(nèi)生解釋變量也許與誤差項相關，使得OLS預計成為有偏預計。第7頁第7頁二、遞歸系統(tǒng)模型預計1.遞歸系統(tǒng)模型特點1）內(nèi)生變量結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣為下三角陣； 例:（P214例7） 2）每個方程中內(nèi)生（解釋）變量與誤差項不相關；2.遞歸系統(tǒng)模型預計—OLS第8頁第8頁三、正好辨認模型預計—ILS1.間接最小二乘法原理2.間接最小二乘法環(huán)節(jié)例題：均衡價格模型預計第9頁第9頁四、過度辨認模型預計—2SLS1.二段最小二乘預計原理

尋找適當變量（稱之為工具變量）替換內(nèi)生解釋變量，要求工具變量滿足：

1）與內(nèi)生變量相關； 2）與誤差項不相關；2.二段最小二乘預計環(huán)節(jié) 1)用OLS法預計內(nèi)生變量簡化型方程； 2）以內(nèi)生變量簡化型方程作為工具變量，替換原方程中內(nèi)生變量，再用OLS法預計替換后結(jié)構(gòu)方程。第10頁第10頁3.2SLSEViews軟件實現(xiàn)（以均衡價格模型需求函數(shù)為例）方式1：鍵入命令序列： LSPCYW GENREP=P-RESID LSQCEPY方式2：直接鍵入命令： TSLSQCPY@YW第11頁第11頁五、系統(tǒng)預計辦法—3SLS1.三段最小二乘預計原理 3SLS=2SLS+GLS 2.三段最小二乘預計環(huán)節(jié)

1）用2SLS法預計模型中每一個結(jié)構(gòu)方程； 2）計算每個結(jié)構(gòu)方程殘差，得到模型協(xié)方差矩陣，再用GLS預計所有結(jié)構(gòu)方程，得到消除方程之間相關性結(jié)構(gòu)參數(shù)預計值。第12頁第12頁參數(shù)預計EViews實現(xiàn)1、定義模型系統(tǒng)1）在主菜單上點擊Object\NewObject,并選擇System；2）在system窗口中輸入模型結(jié)構(gòu)方程；system窗口闡明： ①只輸入所有待預計隨機方程； ②能夠在方程中加入AR項來調(diào)整自相關性； ③用INST語句定義工具變量； ④待估方程能夠是非線性模型；2、在system窗口點擊Estimate按鈕，并在彈出對話框中選擇相應預計辦法；預計結(jié)果能夠用Name保留。預計辦法窗口；預計結(jié)果窗口第13頁第13頁第四節(jié) 聯(lián)立方程模型檢查檢查內(nèi)容：1.單方程檢查2.模型系統(tǒng)檢查（1）整體擬合優(yōu)度檢查；（2）預測性能檢查；

辦法：將前定變量各期值帶入預計模型，再聯(lián)立求解所有內(nèi)生變量預計值；與其實際值比較，判斷整個模型誤差。3.誤差傳遞性檢查第14頁第14頁系統(tǒng)檢查評價指標：1、均方誤差2、相對均方誤差3、平均絕對誤差4、平均相對誤差5、Theil不等系數(shù)6、均方誤差分解 偏差率+方差率+協(xié)變率=100%第15頁第15頁模型系統(tǒng)檢查EViews實現(xiàn)—P2311、預計模型系統(tǒng)；2、結(jié)構(gòu)求解模型：在預計system窗口中，點擊：Procs\Makemodel在彈出模型窗口中，加入原模型定義方程。3、求解模型：點擊Solve按鈕，系統(tǒng)將聯(lián)立求解出所有內(nèi)生變量預測值，并保留在工作文獻中。模型求解4、計算所有內(nèi)生變量（相對）預測誤差：

GENREY=1-YF/Y 計算相對誤差 =SQR(@SUMSQ(EY)/@OBS(YF)) 計算相對均方誤差第16頁第16頁第三節(jié)聯(lián)立方程模型應用一、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)分析分析：外生變量、結(jié)構(gòu)參數(shù)變動對內(nèi)生變量影響１.比較靜力學分析（變動幅度分析）內(nèi)容：依據(jù)內(nèi)生變量對外生變量、結(jié)構(gòu)參數(shù)偏導數(shù)進行分析。辦法：利用隱函數(shù)求導法則求解例題：宏觀經(jīng)濟模型第17頁第17頁２.彈性分析（變動速度分析）內(nèi)容：利用內(nèi)生變量對外生變量、結(jié)構(gòu)參數(shù)彈性進行分析。特點：(1)側(cè)重于分析內(nèi)生變量變動“靈敏度”；(2)能夠忽略變量之間計量單位或數(shù)量級不同所產(chǎn)生影響，便于進行比較分析；例題：第18頁第18頁３.乘數(shù)分析

（適合用于分布滯后模型）內(nèi)容：分析外生變量各期值對內(nèi)生變量直接影響和累計影響；辦法：將簡化式方程轉(zhuǎn)化成最后型方程，再對各期外生變量求偏導數(shù)；（1）最后型方程：例題：將消費函數(shù)轉(zhuǎn)化成最后型方程（2）乘數(shù)分析：短期乘數(shù)、中期乘數(shù)、累計乘數(shù)、長期乘數(shù)例題：計算國民收入各期乘數(shù)第19頁第19頁二、經(jīng)濟預測1.聯(lián)立方程模型預測環(huán)節(jié)(1)預計模型簡化式方程；(2)預測外生變量；(3)由最后型方程預測內(nèi)生變量；例題：宏觀經(jīng)濟模型3.預測功效評價：(1)預測均方誤差（絕對誤差）(2)相對均方誤差（相對誤差）第20頁第20頁三、政策評價內(nèi)容：分析政策變量影響１.政策評價模型結(jié)構(gòu)：２.政策目標仿真---模擬仿真法： 分析：政策變量所產(chǎn)生不同影響；政策變量模型內(nèi)生變量應用：(1)模擬仿真不同政策方案所產(chǎn)生結(jié)果；(2)評價已實施政策效果；第21頁第21頁３.優(yōu)化與控制---工具目的法：分析：為實現(xiàn)既定內(nèi)生變量目的，政策變量應達到水平；內(nèi)生變量目的值

模型

政策變量值第22頁第22頁例1：政策模擬設宏觀經(jīng)濟模型為： Ct=-64.213+0.745Yt-1 It=58.495+1.464(Yt-1-Yt-2) Yt=Ct+It+Gt若未來政府支出年均增加速度分別為：低方案：5%、中方案：9%、高方案：13%；試分析不同方案對國民經(jīng)濟增加影響。1.建立模擬分析模型2.輸入政策變量值3.模擬分析第23頁第23頁例2、經(jīng)濟預測設收入決定模型預計模型為：Ct=20+0.8(Yt-Tt) 其中：It=2+0.1Yt+0.3Yt-1 T—稅收Tt=0.2Yt IM—進口額IMt=3+0.1Yt+0.1Pt-1 E—出口額Yt=Ct+It+Gt+Et-IMt P—價格水平G、E、P為外生變量，預計未來5年德年增長率為：6%、4%和2%，試預測各內(nèi)生變量發(fā)展水平。1.建模型轉(zhuǎn)化成簡化式模型2.預測外生變量3.預測內(nèi)生變量第24頁第24頁三.模型應用——模