計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)-聯(lián)立方程模型的估計(jì)方法選擇和模型檢驗(yàn).ppt

1、4.6聯(lián)立方程校正量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的估計(jì)方法選擇和模型驗(yàn)證，一、模型估計(jì)方法的比較二、為什么一般采用最小二乘法、一、模型估計(jì)方法的比較、大樣本估計(jì)特性的比較、大樣本的情況下，各種殘奧儀表估計(jì)方法的統(tǒng)一校正特性在數(shù)學(xué)上可以嚴(yán)格證明，所以各方法呈漸近無偏差因此，除了OLS法最差以外，不能比較優(yōu)劣。 在漸近有效性中比較優(yōu)劣OLS的非一致性估計(jì)，其中不利用單方程式以外的信息的IV利用模型系統(tǒng)的一部分前提變量的數(shù)據(jù)信息的2SLS，LIML利用模型系統(tǒng)的所有前提變量的數(shù)據(jù)信息的3SLS，F(xiàn)IML利用模型系統(tǒng)的所有前提變量的數(shù)據(jù)信息的3SLS，F(xiàn)IML 小樣本估計(jì)特性的Monte Carlo測試比較小樣本估計(jì)特

2、性是更現(xiàn)實(shí)的，因?yàn)闅垔W儀表估計(jì)量的大樣本特性是理論的，實(shí)際上沒有“大樣本”。 另一方面，對于小樣本，各種殘奧表估計(jì)方法的統(tǒng)一修正特性在數(shù)學(xué)上不能得到嚴(yán)格的證明，因此提出了蒙特卡洛試驗(yàn)方法。 蒙特卡羅測試方法在經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)中被廣泛采用。小樣本估計(jì)特性的蒙特卡洛測試過程的第一步：使用隨機(jī)數(shù)發(fā)生器生成隨機(jī)項(xiàng)分布的樣本集的步驟2 :代入結(jié)構(gòu)殘奧儀表和前提變量的觀測值已知的結(jié)構(gòu)模型的步驟3 :修正內(nèi)生變量的樣本觀測值的步驟4 :各種重復(fù)上述步驟數(shù)百次，得到每個(gè)估計(jì)方法的殘奧儀表估計(jì)值的系列。 步驟5 :綜合分析各估計(jì)方法的殘奧儀表估計(jì)值序列步驟6 :與實(shí)際的殘奧儀表(即實(shí)驗(yàn)前已知的結(jié)構(gòu)殘奧儀表)相比較，判斷

3、各種估計(jì)方法的優(yōu)劣。小樣本估計(jì)特性的實(shí)驗(yàn)結(jié)果為無偏差的OLS 2SLS 3SLS(LIML，F(xiàn)IML )、最小方差LIML 2SLS FIML OLS、最小平均方差OLS LIML 2SLS 3SLS(FIML )、為什么OLS具有最佳最小方差的方差的校正公式：平均方差的校正公式：前者為估計(jì)量因此，OLS具有最小方差性，但偏向性和離真值的偏離最嚴(yán)重，因此最小平均方差性仍然最差。 二、為什么普遍采用普通的最小二乘法，小樣本特性利用樣本數(shù)據(jù)的信息確定性誤差傳遞樣本容量，不支持實(shí)際的模型遞歸結(jié)構(gòu)，三、包括模型檢驗(yàn)、單方程檢驗(yàn)和方程系統(tǒng)檢驗(yàn)。 必須在單個(gè)方程模型中進(jìn)行的驗(yàn)證是必要的，其被應(yīng)用于聯(lián)立方程

4、模型的結(jié)構(gòu)方程以及應(yīng)用2SLS或3SLS方法的過程的簡化方程。 模型系統(tǒng)的檢驗(yàn)是擬合效果檢驗(yàn)，將樣本期間的事前變量觀測值代入預(yù)計(jì)的模型，求出其模型系統(tǒng)，得到內(nèi)生變量的預(yù)計(jì)值。 通過將估計(jì)值與實(shí)際觀測值進(jìn)行比較，判斷模型系統(tǒng)的擬合效果。 模型的解決方法：迭代法。 為什么不直接解決呢？ 用于確定常用模型系統(tǒng)的擬合效果的檢定校準(zhǔn)量是“平均百分比誤差”，用RMS表示。 RMSi=0表示第I個(gè)內(nèi)生變量估計(jì)值和觀測值完全擬合。 一般來說，在g個(gè)內(nèi)生變量中，如果RMS5%的變量占70%以上，并且每個(gè)變量的RMS在10%以下，則認(rèn)為模型系統(tǒng)整體的擬合效果較高。 如果知道了樣本期間以外的某個(gè)時(shí)間斷面上的內(nèi)生變量

5、的實(shí)際觀測值，預(yù)測性能檢查就有預(yù)測檢查模型系統(tǒng)的條件。 將該時(shí)間截面上的先驗(yàn)變量的實(shí)際觀測值代入模型，修正所有內(nèi)生變量的預(yù)測值，修正其相對誤差。如果RE5%的變量數(shù)占70%以上，并且每個(gè)變量的相對誤差在10%以下，則可以認(rèn)為模型系統(tǒng)整體的預(yù)測性能良好。 方程間誤差傳遞檢驗(yàn)在模型中描述主要經(jīng)濟(jì)行為主體的經(jīng)濟(jì)活動過程，尋找方程間有明顯遞歸關(guān)系的重要路徑。 在關(guān)鍵路徑上進(jìn)行誤差傳遞分析，可以驗(yàn)證整體模型的仿真似然性和預(yù)測精度。 例如，修正：稱為風(fēng)水諾曼比，如果誤差在方程之間不傳遞，則該比為0。 樣本點(diǎn)間誤差傳遞檢驗(yàn)在聯(lián)立方程模型系統(tǒng)中，由于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動態(tài)性，決定存在一定數(shù)量的延遲內(nèi)生變量。 由于延遲內(nèi)生變量的存在，模型預(yù)測誤差不僅可以在方程式之間傳達(dá)，還可以在不同的時(shí)間截面間即樣本點(diǎn)之間傳達(dá)。 需要對模型進(jìn)行滾動預(yù)測檢查。對于給出t=1時(shí)所有前提變量的觀測值(包括滯后內(nèi)生變量)、求解方程組并得到內(nèi)生變量Y1的預(yù)測值的t=2，僅外生所給出的外生變量的觀測值，延遲內(nèi)生變量被置換為前一時(shí)期的預(yù)測值，求解方程組， 求出在得到內(nèi)部生成變量Y2的預(yù)測值時(shí)的內(nèi)部生成變量Yn的預(yù)測值之前，每年進(jìn)行滾動預(yù)測的該滾動預(yù)測值和實(shí)際的觀測值的相對誤差。 包括t=n時(shí)所有前提變量的觀測值、滯后內(nèi)生變量