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Eviews14章联立方程模型

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联立方程模型(计量经济学课件南京农业大学-周曙东)

联立方程模型(计量经济学课件南京农业大学-周曙东)
优点
能够处理内生性问题，提高估计的准确性。
缺点
需要满足一定的假设条件，如误差项与解释变量无关 等。
三阶段最小二乘法
原理
在两阶段最小二乘法的基础上，引入第三个 方程来修正第二阶段的估计偏误。
优点
进一步提高了估计的准确性。
缺点
计算复杂度增加，需要满足更多的假设条件。
PART 04
联立方程模型的检验
REPORTING
研究劳动力市场供需关系，解释工资水平、就业率等
经济现象。
02 考虑劳动力市场的竞争性和供需双方的相互作用。
03
通过联立方程模型，可以分析劳动力市场的动态变化
，为政策制定提供依据。
货币市场模型
01
02
03
研究货币供应和需求之 间的关系，解释利率水 平、货币价值等经济现
象。
考虑货币市场的供求因 素和中央银行的货币政
01
联立方程模型能够综合考虑多个经济变量之间的关系，提供 更全面的经济分析。
02
通过联立方程模型，可以更好地理解经济系统的内在机制和 动态变化。
03
联立方程模型还可以用于预测和政策分析，帮助决策者制定 更加科学和有效的经济政策。
联立方程模型的应用场景
宏观经济分析
联立方程模型可以用于分析宏观 经济变量之间的关系，例如国内 生产总值、通货膨胀率、利率等。
联立方程模型的优势与局限性
• 可以更好地处理经济系统的动态性和非线 性关系。
联立方程模型的优势与局限性
01
模型设定和识别问 题
联立方程模型的设定和识别具有 一定的主观性和难度，容易产生 模型误设和识别错误。
计算复杂性
02
03
数据要求高

联立方程计量经济学模型――Eviews操作具体过程重点

联立方程计量经济学模型――Eviews操作具体过程重点

联立方程模型_Eviews 案例操作1.下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型,已经判断消费方程式恰好识别的,投资方程是过度识别的。

对模型进行估计。

样本观测值见表6.101211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ−=+++⎧⎪=++⎨⎪=++⎩表6.1中国宏观经济数据单位:亿元年份Y I C G 年份Y I C G 197836061378175946919912128075171031634471979407414742005595199225864963 612460376819804551159023176441993345011499815682382119814901158126047161 994466911926120810662019825489176028688611995585112387726945768919836076 200531838881996683302686732152931119847164246936751020199774894284583485 511581198587923386458981719987900329546369211253619861013338465175111219 998267330702393341263719871178443225961150120008934132500428961394519881 47045495763315762001985933746145898152341989164666095852418472001107514423554853516624199018320644491132763(1用狭义的工具变量法估计消费方程选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量,过程如下:结果如下:所以,得到结构参数的工具变量法估计量为: 012ˆˆˆ582.27610.2748560.432124ααα===,,(2用间接最小二乘法估计消费方程消费方程中包含的内生变量的简化式方程为: 1011112120211222t t t t t t t tC C G Y C G πππεπππε−−=+++⎧⎨=+++⎩参数关系体系为:11121210012012122000παπαπααππαπ−−=⎧⎪−−=⎨⎪−=⎩用普通最小二乘法估计,结果如下:所以参数估计量为:101112ˆˆˆ1135.937,0.619782, 1.239898πππ===202122ˆˆˆ2014.368,0.682750, 4.511084πππ===所以,得到间接最小二乘估计值为: 12122ˆˆ0.274856ˆπαπ==211121ˆˆˆˆ0.432124απαπ=−=010120ˆˆˆˆ582.2758απαπ=−=(3用两阶段最小二乘法估计消费方程第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程,得到1ˆ2014.3680.68275 4.511084t t tY C G −=++用Y 的预测值替换消费方程中的Y ,过程如下:得到预测值,然后使用工具变量法进行估计。

计量经济学联立方程模型

计量经济学联立方程模型

1 B 0 1
0 1 1
0 2 0
0 0 1
随堂练习二:
将前述商品的市场局部均衡模型（10-2）表示为式 （10-4）的矩阵形式
D t 0 1 Pt 2 Y t 1 t S t 0 1 Pt 2 Pt 1 2 t D S t t
1 1t 1 2 t 1 1 1 1 1t 1 2 t 1 1 1
又如:
（对于前述商品的市场局部均衡模型）
考察商品的市场局部均衡时，根据经济理论，商品需求Dt主要取决于 市场价格Pt和消费者收入Yt ，商品供给St主要取决于市场价格Pt和前一期 的市场价格Pt-1 。
提出原因:
1）为了完整、准确地描述经济系统中的变量之间的复杂关系， 2）为了进一步分析经济系统中的这种变量之间的复杂关系。
二、联立方程模型中的变量与方程
1．变 量
联立方程模型反映变量之间的双向或多向因果关系，在一个方程中
作为结果的变量，在另一方程中可能会作为原因，反之亦然。
分类:
依据——每个变量的内在含义和作用 内生变量 外生变量
D t 0 1 Pt 2 Y t 1 t S t 0 1 Pt 2 Pt 1 2 t D S t t
联立方程模型定义:
由多个方程构成的，用于描述经济系统中变量之间的相互依存关系的，
联立方程组形式的计量经济学模型。
需建立商品的市场局部均衡模型如下：
D t 0 1 Pt 2 Y t 1 t S t 0 1 Pt 2 Pt 1 2 t D S t t
需建立宏观经济模型如下：

面板数据的联立方程模型在eviews中估计的详细图解

面板数据的联立方程模型在eviews中估计的详细图解

第一步:首先说明一下我的论文研究情景：1.时间：2006-20112.主题：资本监管对银行业的风险承担行为的影响（以工行，建行，中行，交行作为例子，4个cross sections）3.模型如下：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)有上面联立方程可以看出：dcap 和drisk 相互影响为内生变量size roa non riskt capt 为外生变量第二步：eviews6.0 实现过程：打开file-new-workfile按图操作：点击ok得到：点击object-new objectType选pool，ok：跳出的横框:Cross Section Identifiers 填入数据变量名称：（这是纵轴的）GSYHJSYHZGYHJTYH（前面提及的四大银行）然后点view-spreadsheet（stacked data）series list小框输入（这是横轴的变量名称）dcap drisk size roa non riskt capt点击edit+/- 手动输入数据或用import导入数据或粘贴复制进去也行：此时点object-new object，这次type选择system 用以联立方程分析：在system框内输入联立方程和工具变量：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)inst dcap drisk size roa non riskt(-1) capt(-1)点右上方的estimate，method选择TSLS(两阶段最小二乘估计)：整个过程就是先建立workfile再建立panel data最后建立联立方程systemTSLS估计即可。

面板数据的联立方程模型在eviews中估计的详细图解

面板数据的联立方程模型在eviews中估计的详细图解

第一步:首先说明一下我的论文研究情景：1.时间：2006-20112.主题：资本监管对银行业的风险承担行为的影响（以工行，建行，中行，交行作为例子，4个cross sections）3.模型如下：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)有上面联立方程可以看出：dcap 和drisk 相互影响为内生变量size roa non riskt capt 为外生变量第二步：eviews6.0 实现过程：打开file-new-workfile按图操作：点击ok得到：点击object-new objectType选pool，ok：跳出的横框:Cross Section Identifiers 填入数据变量名称：（这是纵轴的）GSYHJSYHZGYHJTYH（前面提及的四大银行）然后点view-spreadsheet（stacked data）series list小框输入（这是横轴的变量名称）dcap drisk size roa non riskt capt点击edit+/- 手动输入数据或用import导入数据或粘贴复制进去也行：此时点object-new object，这次type选择system 用以联立方程分析：在system框内输入联立方程和工具变量：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)inst dcap drisk size roa non riskt(-1) capt(-1)点右上方的estimate，method选择TSLS(两阶段最小二乘估计)：整个过程就是先建立workfile再建立panel data最后建立联立方程systemTSLS估计即可。

Eviews_教程

Eviews_教程

Eviews 教程（案例介绍）一、单方程计量经济模型参数估计与统计检验例1 为了研究税收（T ）发展状况，选择国内生产总值（GDP ）、财政支出（GE ）为影响因素，建立计量经济模型分析因素之间的经济关系。

选取下表的有关统计数据，模型如下：t t t t GE GDP T μβββ+++=210税收收入等有关统计数据 单位：亿元借助该财政收入模型案例，采用Eviews6.0估计模型中参数，并进行相关的统计检验，确定最终模型。

Eviews软件模型分析过程如下：1.创建工作文件启动Eviews软件，在主菜单上依次单击File→New→Workfile，选择数据类型（时间序列或非时间序列），并输入样本区间和工作文件名，创建工作文件的子窗口如图1-1所示。

图1-1 创建工作文件2.建立变量组Eviews软件建立变量组可采用三种途径：（1）在主菜单上依次单击Quick→Empty Group，在数据编辑窗口中单击Edit+/-，并按上行健↑，这样可依次输入变量名；（2）在主菜单上依次单击Objects→New Objects，在对话框中选择“Group”并定义文件名，在数据编辑窗口中首先按上行健↑，这样可依次输入变量名；（3）在主菜单上Eviews命令框中直接输入命令：Data T GDP GT CPI（命令及变量名之间用空格分隔），将直接出现已定义变量名称的数据编辑窗口。

图1-2 数据编辑窗口3.输入经济变量的样本数据在图1-2所示的数据编辑窗口中，在“NA”的位置可输入各经济变量的样本数据，输入样本数据后及时予以保存。

样本数据也可以从有关Office软件的各类表格中进行数据的复制；也可以通过Eviews 软件本身生产新的变量数据序列，如在主菜单上依次单击Quick→Generate Series、或者在工作文件（Workfile）窗口中单击Generate，在弹出窗口中输入方程式，如图1-3所示。

图1-3 生产新变量数据序列4.估计模型参数在主菜单上依次单击Quick→Estimate Equation，弹出对话框，在“Specification”选项卡中输入模型中被解释变量、常数项、解释变量序列，并选择估计方法及样本区间，如图1-4所示，估计结果如图1-5。

实验2：联立方程模型的估计

实验2：联立方程模型的估计1实验目的1）通过实验加深对课堂讲授知识的理解，化解繁杂的计算过程。

2）熟练使用计算机和Eviews软件进行计量分析，了解联立方程模型的识别和估计的原理，掌握常用的估计、检验方法。

3）独立地建立和应用计量经济学模型及方法来研究实际的经济问题。

2实验软件EViews 53实验数据下表是1978年—2003年我国宏观经济历史数据，表中给出了国民生产总值GDP，消费C，投资I，政府支出G（单位：亿元）。

年份Y C I G19783605.62239.11377.9480197940742619.41474.261419804551.32976.1159065919814901.43309.1158170519825489.23637.91760.277019836076.34020.5200583819847164.44694.52468.6102019858792.1577333861184198610132.8654238461367198711784.77451.2432214901988147049360.15495172719891646610556.560952033199018319.511365.264442252199121280.413145.975172830199225863.715952.196363492.3199334500.720182149984499.7199446690.72679619260.65986.2199558510.533635238776690.5199668330.440003.926867.27851.6199774894.243579.428457.68724.8199879003.346405.929545.99484.8199982673.149722.730701.610388.3200089340.954600.932499.811705.3200198592.958927.437460.813029.32002107897.662798.542304.913916.92003121511.467422.551382.7147644实验内容及其步骤1、设定模型为：消费方程：C t = 0 + 1Y t + 2 C t-1+ u1t投资方程：I t = 0 + 1 Y t+ 2 I t-1 + u2t收入方程；Y t = C t + I t + G t2、判断消费方程、投资方程均为过度识别，用两阶段最小二乘法进行估计未知参数。

计量经济学联立方程模型evlr


需求函数 Pt 1 2Qt 2t
模型的简化式：
Qt
1 21 1t 2 2t 122 122
11 u1t
Pt
1 12 122
21t 2t 122
21 u2t
1 21 122
11
1 12 122
21
供求模型都不可识别。
在需求函数中引入收入变量 Yt来说明
变其量中。，Y如1，果，模Y型m 中为有m个常内数生项变，量X1；可X1视,为,始X k终为取k个值前为定1
的外生变量。
引入向量和矩阵记法
11 12 1m
R 21
22
2m
,
m1
m2
mm
Y1t
Y
Y2t
,
Ymt
11 12 1K
β
21
22
2K
,
m1
Yt Ct It Gt
变形为： Ct 0 1Yt 2Tt 1t , It 0 1Yt1 2rt 2t , Tt 0 1Yt 3t ,
Yt Ct It Gt 0
恒等方程无识别问题，因为无未知参数。
讨论第一个方程的识别性。根据阶条件的两个等价条 件，可知第一个方程是过度识别的。
（二）简单的例子
简单的两方程宏观经济模型
Ct Yt t
Yt Ct It
其简化式模型：
Ct
1
It
1
1
t
Π1It
ut
Yt11It11t
Π2It
ut
第一个方程的最小二乘估计为
Ct It
Πˆ 1 t
I
2 t
t
根据：
ˆ 1 ˆ
Πˆ 1
t
Ct It

联立方程模型的估计课件


详细描述
该模型假设货币供应和需求之间存在某种关 系，例如货币供应和需求都受到其他因素的 影响。通过联立方程模型，我们可以估计这 些关系，并进一步了解通货膨胀和货币价值 的变化对经济的影响。
案例四：经济增长模型
总结词
该模型通过经济增长的驱动因素，探讨了如何促进经济的长期稳定增长。
详细描述
该模型假设经济增长受到多种因素的影响，例如技术进步、投资、劳动力等。通过联立方程模型，我 们可以估计这些因素对经济增长的影响，并进一步了解如何促进经济的长期稳定增长。
的差异，评估模型的预测能力和解释能力。 根据评估结果，可以对模型进行修正和改进，
以提高模型的精度和可靠性。
联立方程模型估计的注意事项与挑战
内生性问题
总结词
内生性问题是指模型中的一个或多个解释变量与误差项相关，导致估计结果偏误。
详细描述
内生性问题的出现通常是由于解释变量与误差项相关，这会导致OLS估计量不一致。为 了解决内生性问题，可以采用工具变量法（IV）进行估计。
04
随着人工智能和机器学习技术的发展，未来联立方程模型的估计方法 将更加智能化和自动化。
THANKS
感谢观看
联立方程模型估计的步骤与流程
数据收集与整理
数据准备
在进行联立方程模型估计之前，需要收集相关的数据并进行整理。数据来源可以是调查、统计或其他 途径，需要确保数据的准确性和完整性。数据整理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等步骤， 以确保数据质量。
模型设定与识别
模型构建
根据研究目的和问题背景，选择合适的联立方程模型进行设定。模型设定需要考虑变量之间的关系、因果关系等因素，并确 定模型的形式和结构。在模型设定后，需要进行识别，确定模型中变量的内生性和外生性，为后续的参数估计提供基础。

联立方程模型的估计

第一阶段： 写出对应的简化式模型
应用OLS估计得到： 第二阶段： 代入被估计的结构方程
应用OLS估计得到：
YY12tt

12Y2t Y 21 1t
10 20
11 X1t 22 X2t
1t 1t
Y1t 10 11 X1t 12 X2t 1t Y2t 20 21 X1t 22 X2t 2t
• 间接最小二乘法只适用于恰好识别的结构方程的参 数估计，因为只有恰 好识别的结构方程，才能从参数关系体系中得到唯一一组结构参数的估 计量。
• 每个简化式方程的随机误差项满足基本假定。因为只有这样才能得到简 化式参数的最佳估计量。
• 先决变量之间不存在高度的多重共线性。
3. 一般间接最小二乘法的估计过程
Y1

(Y0 ,
X
0
)
0 0


1
第二阶段：对该模型应用OLS估计，得到的参数估计量即为原结构方 程参数的二阶段最小二乘估计量。
00

2 SLS


Y0
X0
Y0
X0
1
Y0
X0 Y1
例：设有结构式模型
00

IV

X
* 0
X0
Y0
X0
1
X
* 0
00

ILS

X
Y0
1
X0 XY1

X 0 Y1
00

2 SLS


Y0
X0
Y0
X0
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五、联立方程模型的模拟
添加文本形式的方程： 在模型对象窗口单击鼠标右键，在弹出的菜单中选择 “Insert...”选项，将弹出一个窗口，在空白文本框中输入想 要链接的方程对象的名称即可。通常可在名称前加上冒号， 例如“:eq01”，这样就将工作文件中的方程对象eq01和系统 对象sys01放入模型中。
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第14章 联立方程模型
重点内容：
• 联立方程的识别
• 联立方程的估计方法
• 联立方程的建立
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一、联立方程模型概述
1.联立方程模型
联立方程系统的一般形式为 f（yt ,zt ,Δ）= µ t 其中，yt为内生变量向量，zt为外生变量向量，µ t是扰动向 量，n是样本容量，Δ是待估计的未知参数向量
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四、联立方程系统的建立
当选择“Iteration Options”选项卡时会弹出如图所示的对话 框，系统默认项是“Update weights once then”中的“Iterate coefs to convergence”。
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四、联立方程系统的建立
更新模型中的方程： 如果要更新模型中的链接方程，需选择模型对象窗口工具栏 中的“Proc”|“Links” |“Update All Links - Recompile model”选 项，即可完成更新。
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五、联立方程模型的模拟
查看模型中的方程： 如果需要以文本形式查看方程，需选择模型对象窗口工具栏 中的“Proc”|“Links” |“Break All Links – Make all equations inlines”选项，即可将模型中的所有方程转化为内置文本形 式。
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四、联立方程系统的建立
使用三阶段最小二乘法对系统进行估计时必须设定估计中所 使用的工具变量。 通常设定工具变量的方法有两种： 一种是以关键词“@inst”或“inst”开头，后面接工具变量的 名称； 一种是在方程的末尾加符号“@”，后面加工具变量。
如果每个方程所使用的工具变量相同，就使用第一种方法设 定工具变量；如果每个方程的工具变量是不同的，则使用第 二种方法设定工具变量。
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三、联立方程模型的估计方法
2.完全信息极大似然估计法
完全信息极大似然法是极大似然估计法的一个推广，是 基于联立方程模型的系统估计法。 完全信息极大似然法能根据已知样本观测值使得整个联 立方程模型的似然函数达到最大，从而得到所有结构参数的 估计量。当同期误差项具有一个联合正态分布时，FIML方 法得到所有参数估计量的有效值。对极大似然函数求解，可 得到结构系数的FILM估计量。
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六、联立方程模型求解
当模型被建立好后，就可以对其进行求解。打开模型对象窗 口，在其工具栏中选择“Solve”功能键，将弹出如图所示的 对话框。
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六、联立方程模型求解
•在“Stochastic Options”选项卡中可以对随机模 拟 进行设置。 •在“Repetitions”的“Successes”的文本框中可 以设定随机模拟迭代过程的次数，系统默认为迭代 1000次。 •在“Confidence interval”进行置信区间的设定。 •在“Innovation covariance”中可以对随机方程 扰动项的产生方式进行设定。
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二、联立方程模型的识别
2.简化式方程识别条件
在联立方程模型的简化式14-11中，简化式的识别条件为 如果rank（П2）< ki-1，则第i个结构方程不可识别； 如果rank（П2）= ki -1，则第i个结构方程可以识别， 同时， 如果g –gi =ki – 1，则第i个结构方程恰好识别， 如果g –gi >ki – 1，则第i个结构方程过度识别。
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五、联立方程模型的模拟
首先需创建一个模型对象，用户可以选择主菜单栏中的 “Object”|“New Object”|“Model”选项，创建一个空白模型， 然后输入系统方程。或者选择系统对象窗口中的 “Proc”|“Make Model”选项，即可得到包含系统对象中的方 程的模型对象。 模型中的方程可以是内置的，也可以是链接的。内置方程 以文本形式显示在模型对象中，链接方程在模型中的表达式 来源与模型以外的对象。向模型中添加方程的方法有两种： 一种是添加链接方程，一种是添加文本形式的方程。
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二、联立方程模型的识别
1.结构式方程识别条件
假设联立方程模型的结构式中第i个方程中包括ki个内生变量 和gi个先决变量，矩阵（B0, 0）表示第i个方程中未包含的 变量在其他k-1个方程中对应系数所构成的矩阵。 于是判断第i个方程识别状态的结构式识别条件为： 如果rank（B0, 0）< k-1，则第i个结构方程不可识别； 如果rank（B0, 0）= k -1，则第i个结构方程可以识别， 同时， 如果g –gi =ki – 1，则第i个结构方程恰好识别， 如果g –gi >ki – 1，则第i个结构方程过度识别。 rank（B0, 0）表示系数的矩阵。
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三、联立方程模型的估计方法
1.三阶段最小二乘估计法
三阶段最小二乘法的基本思想是，先用两阶段最小二乘 法估计每一个方程，然后再用广义最小二乘法对整个联立方 程系统进行估计。首先是估计联立方程模型的简化形式，然 后用全部内生变量的拟合值得到联立方程模型中所有方程的 两阶段最小二乘估计。再用所得到的每个方程的残差值估计 方程间的方差和协方差。最后用广义最小二乘法得到系数的 估计值。
EViews统计分析基础教程四、联立方程系统的建立
系统中的方程应该是行为方程，即应有一个公式外的内生扰 动项，如果方程中没有扰动项，那该方程就是一个恒等式， 恒等式是不包含在系统方程中的。如果每个方程只描述总体 的一部分，所有方程的和就是一个恒等式，所有扰动项的和 为0。此时，应该去掉一个方程，以免出现不可识别的问题。
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六、联立方程模型求解
•在“Estimation sample”中可以设定估计模型残差的 方差和协方差矩阵所使用的样本区间。 •“Include coefficient uncertainty”复选框用于确定链 接方程中所估计的参数在随机拟合中是否应该随机 变化。如果选中该复选框，则每次迭代开始时都将 会随机地重新抽取系数。 •在“Solver”选项卡中可以设定与模型所采用的非 线性方程有关的求解方法。
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四、联立方程系统的建立
系统设定好后，可对其进行估计。单击系统对象工具栏中的 “Estimate”功能键，在弹出如图所示的“Estimation Method” 选项卡对话框的“Method”中选择估计方法。
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四、联立方程系统的建立
当选择“Iteration Options”选项卡时会弹出如图所示的对话 框，系统默认项是“Update weights once then”中的“Iterate coefs to convergence”。
如果选择“Update coefs once”选项，首先进行第一阶段的估 计，然后完成加权矩阵的估计。在第二阶段中，不再迭代到 系数收敛，只进行简单系数一步迭代过程。 如果选择“Iterate weights and coefs”中的“Simultaneous updating”选项，则每次迭代都会更新系数和加权矩阵，然后 重复进行这样的迭代直到系数和加权矩阵都收敛为止。 如果选择“Iterate weights and coefs”中的“Sequential updating”选项，将重复执行更新权重的默认方法，直到系数 和加权矩阵都收敛为止。
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一、联立方程模型概述
2.联立方程模型基本概念
（2）结构式联立方程模型 结构式联立方程模型是指根据经济理论和行为规律建立 的描述经济变量间直接关系结构的方程系统。在结构方程中， 方程左侧是内生变量，方程右侧为先决变量，也可以包括其 他内生变量。结构方程中的系数被称为结构系数。 其基本形式可以写为： BY + X = u
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一、联立方程模型概述
2.联立方程模型基本概念
（1）变量 内生变量：在联立方程模型中，内生变量由系统决定，同时 又对系统产生影响，是具有某种概率分布的随机变量，一般 都是经济变量。联立方程中的因变量均是内生变量。 外生变量：外生变量是由联立方程系统外决定的变量，其影 响整个系统但本身不受系统的影响。外生变量一般是经济变 量、政策变量、条件变量和虚拟变量。 先决变量：外生变量和滞后内生变量统称为先决变量。滞后 内生变量可以反映出经济系统的动态变化，是联立方程中重 要的变量。
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五、联立方程模型的模拟
添加链接方程： 如果是通过主菜单栏中的“Object”|“New Object”|“Model”选 项建立的模型对象，则在工作文件中选中要放入模型中的方 程对象，然后单击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“Copy” （复制），再打开模型对象，在该窗口中单击鼠标右键，选 择弹出菜单中的“Paste”（粘帖），即可将方程对象放入模 型中。如果在系统对象窗口中建立的模型对象，则会自动生 成一个包含该方程组的模型。
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四、联立方程系统的建立
方程中的变量和系数可以是非线性的。在不同的方程中 使用相同的系数可以对方程间的系数进行约束。例如， y = c(1) + c(2) * x z = c(3) + c(2) * x + c(4) * y 也可以加入附加约束，例如 y = c(1) *x1 + c(2) * x2 + c(3) * x3 如果附加约束条件为： c(1) + c(2) + c(3) =1 则可将该方程写为 y = c(1) *x1 + c(2) * x2 +[ 1 - c(1) - c(2)] * x3