eviews 联立方程模型
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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。
EViews统计分析在计量经济学中的应用--第7章-联立方程模型解析
10/12/2018
EViews统计分析在计量经济学中的应用
3
7.2: 联立方程的估计方法及比较
实验目的：通过本次实验，掌握方程2SLS估计的 操作方法和估计步骤；掌握利用2SLS估计方法解 决实际问题，对方程估计结果进行合理的解释说明。 实验数据：1991-2011年我国的全国居民消费 (CSt)、国民生产总值(Yt)、投资（It）、政府消 费(Gt)（相关数据在文件夹 ““Material/Chapter 7/Data和 Material/Chapter 7/Workfile””） 。 实验原理：狭义的工具变量法、间接最小二乘法、 二阶段最小二乘法
14
变量输入对话框
图7.5 变量输入对话R框
10/12/2018 EViews统计分析在计量经济学中的应用 15
间接最小二乘法估计结果
图7.6 间接最小二乘法估计结果
10/12/2018 EViews统计分析在计量经济学中的应用 16
参数模型估计量和结构参数估计值
第 章 联立方程模型
7.1 7.2 7.3 7.4 联立方程的识别 联立方程的估计方法及比较 联立方程的检验 习题（略）
10/12/2018
EViews统计分析在计量经济学中的应用
1
7.1：联立方程的识别
7.1.1结构式方程的识别
假设联立方程系统的结构式 BY+ΓZ=μ 中的第i个方程中包含ki个内生 变量和gi个先决变量，系统中的内生变量先决变量的数目仍用k和g比奥斯， 矩阵（B0 , Γ0）表示第i个方程中未包含的变量（包括内生变量和先决变量） 在其他k-1个方程中对应的系统所组成的矩阵。于是，判断第i个结构方程 识别状态的结构式识别条件为 如果rank（B0 , Γ0）< k-1，则第i个结构方程不可识别； 如果rank（B0 , Γ0）= k-1，则第i个结构方程可以识别，并且 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。 式中：符号rank（）结构方程是否可以识别；后一部分称为阶条件，用以判断结构方 程的恰好识别或过度识别。
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：
计量经济学实验42联立方程组模型
在两个窗口中分别输入：com c gdp com(-1) c gov com(-1) inv(-1)
同理可得到投资函数：com c gdp com(-1) c gov com(-1) inv(-1)
模型估计式为：
2.过度识别（K-k>m-1）模型的估计
在宏观经济模型中，当期消费·投资行为也要受到上一期的影响，因此引入Ct-1,It-1
可以验证消费函数和投资函数都为过度识别，此时采用二阶段最小二乘法（TSLS）
建立工作文件，进行模型参数估计二阶段最小二乘法（TSLS）
（1）阶条件
K－k2＝m2－1＝1
消费函数恰好识别
（2）秩条件
划去消费所在的第二行和消费函数中所出现的变量所在的第一列·第二列·第四列
同理可判断投资函数的恰好识别性
模型估计
1.恰好识别（M-m=K-k）模型的估计
运用最小二乘法(OLS)对上述三个方程进行估计
求解：可用其他数学软件计算
方程组模型为：
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实验目的熟练应用 EViews5进行联立方程组模型研究实例研究：通过简化的中国宏观经济调控模型，分析总收入的变动对消费和投资的影响
背景与数据 研究背景：根据凯恩斯宏观经济经济调控原理，建立简化的中国宏观经济调控模型，在不分析进口的条件下，通过消费·企业·政府的经济活动，分析总收入的变动对消费和投资的影响 数据选择：中国1978—2003年的中国宏观经济的历史数据
数据来源：《中国统计年鉴》（2004）详细数据：计量经济学实验课课件数据
模型设定模型假设：
变量设定：Y: 生产总值（GDP）C: 消费(COM) I：投资INV G：政府支出(GOV)
模型的识别
1.转换为标准内生变量的个数 M＝3 (Y·C·I) 外生变量的个数 K＝1 (G)
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统计第十三章
Eviews 统计分析 从入门到精通
三、.联立方程模型的分类 联立方程模型可分为结构模型和简化模型。 （1）结构模型 把内生变量表达为其他内生变量、前定变量与随机误差项的联立方程模 型称作结构模型。结构模型中的方程称为结构方程，结构方程中变量 的系数称为结构参数。所有的结构参数构成的矩阵称为结构参数矩阵。 结构模型是在对经济变量的影响关系进行经济理论分析的基础上建立 的，反映了内生变量受其他内生变量以及预定变量和随机项的影响的 因果关系。 结构模型的一般形式如下所示： 模型中共有m个结构方程，结构参数矩阵为（A B）。
Eviews 统计分析 从入门到精通
展开即如下所示：
我们前面的关于凯恩斯宏观经济模型的例子，就是联立方程模型中的 结构模型。这个模型根据宏观经济理论建立，反映了消费、投资、国 民收入、政府支出等各个经济变量之间的直接的影响和被影响关系。 引入哑变量Xt，该模型就可以被表示为
Eviews 统计分析 从入门到精通
eviews统计分析从入门到精通第十三章联立方程模型的估计?背景知识?联立方程模型估计的eviews操作?联立方程模型估计的案例操作?本章习题eviews统计分析从入门到精通131背景知识经济现象是错综复杂的许多经济变量之间往往存在着交错的双向或者多项因果关系
Eviews 统计分析 从入门到精通
第十Байду номын сангаас章
Eviews 统计分析 从入门到精通
（2）阶条件 根据阶条件，排斥的外生变量的个数必须大于等于内生解释变量的个 数。对于结构模型中的第i个结构方程，记K为结构模型中内生变量和 前定变量的总个数，Mi为第i个结构方程中内生变量和前定变量的总个 数，G为结构模型中内生变量即结构方程的个数，当 时，阶 条件成立。具体而言： 1.当 时，此时如果第i个结构方程可识别，则为恰好识别； 2.当 时，此时如果第i个结构方程可识别，则为过度识别； 3.当 时，此时称阶条件不成立，第i个结构方程一定不可 识别。 阶条件仅仅是对应方程结构可识别的一个必要条件，即如果阶条件不 成立，则对应的结构方程不可识别；如果阶条件成立，则对应的结构 方程是否可识别不能确定，还需要别的条件来判断。
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。
VAR模型的Eviews方法
用EViews估计联立方程模型1.EViews提供的系统估计方法（1）跨方程加权法(Cross-equation weighting)（2）似不相关回归法(Seemingly Unrelated Regression．SUR ) （3）两阶段最小二乘法（4）三阶段最小二乘法（5）广义矩法(GMM) （一共有8种方法）2.系统方程的建立与估计（1）建立系统方程工作文件或打开一个已存在的工作文件．2. 系统模型的建立点击Objects-New-System，在打开的对话框中给系统方程命名．点击OK出现如图所视的对话框，然后可以将系统方程直接键入窗口．系统方程中的方程应当是行为方程式（需要估计参数的方程）．例如包含两个方程的系统方程，可以在对话框中输入如下的方程3. 估计方程点击系统窗口工具栏中Estimate功能键，出现如下对话框如果选择两阶段最小二乘法，应在方程对话框中在键入工具变量y=c(1)+c(2)*x+c(3)*y(-1)+c(4)*zx=c(5)+c(6)*y+c(7)*z(-1)INST Y Y(-1) X Z对话框提供了8种估计方法，选择两阶段最小二乘法，点击OK．得到如下的输出结果System: UNTITLEDEstimation Method: Two-Stage Least Squares Date: 11/23/05 Time: 19:47 Sample: 2 248Included observations: 247Total system (balanced) observations 494 C(1) -860.3344 293.0996 -2.935297 0.0035 C(2) 0.155681 0.034374 4.529044 0.0000 C(3) 0.832925 0.020329 40.97300 0.0000 C(4) 1941557. 690610.1 2.811365 0.0051 C(5) 7569.148 219.1231 34.54290 0.0000 C(6) 0.532777 0.057813 9.215462 0.0000 Equation: Y=C(1)+C(2)*X+C(3)*Y(-1)+C(4)*Z Observations: 247 R-squared0.990558 Mean dependent var 1942.944 Adjusted R-squared 0.990441 S.D. dependent var 226.2892 S.E. of regression 22.12439 Sum squared resid 118945.8 Equation: X=C(5)+C(6)*Y+C(7)*Z(-1)Observations: 247 R-squared0.981143 Mean dependent var 5197.016 Adjusted R-squared 0.980989 S.D. dependent var 523.0837 S.E. of regression 72.12362 Sum squared resid 1269243. 根据输出结果中的数据对模型进行检验 联立模型系统的练习1 简述联立模型的识别条件；估计方法及方法所适用的条件。
eviews 联立方程模型
2、求解模型
选择proc/solve
model,或者选择view/solve option，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
GOV 0 1 AID 2 INC 3 POP AID 0 1GOV 2 PS (2) (1)
对于（1），采用工具变量法估计。选择
TSLS，在Instrument list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 gov c aid inc pop @ ps inc pop 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/New Object选项，在所弹出对话框的 Type of object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)*pop Aid=c(5)+c(6)*gov+c(7)*ps Inst inc pop ps 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。
EViews第7章 联立方程模型
第 章 联立方程模型
7.1 联立方程的识别 7.2 联立方程的估计方法及比较 7.3 联立方程的检验 7.4 习题（略）
1/27/2020
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1
7.1：联立方程的识别
7.1.1结构式方程的识别
假设联立方程系统的结构式 BY+ΓZ=μ 中的第i个方程中包含ki个内生 变量和gi个先决变量，系统中的内生变量先决变量的数目仍用k和g比奥斯， 矩阵（B0 , Γ0）表示第i个方程中未包含的变量（包括内生变量和先决变量） 在其他k-1个方程中对应的系统所组成的矩阵。于是，判断第i个结构方程 识别状态的结构式识别条件为
11
用普通最小二乘法估计第二个简化式：
Yt 21CSt 1 22Gt 2t
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普通最小乘法估计第一个方程结果
图7.4 普通最小乘法估计第一个方程结果
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用普通最小二乘法估计第二个简化式
（1）在Equation Estimation 中Specification 内输 入“cst c cst(-1) gt”,如图7.3所示，点击确定， 得到如图7.4所示结果。
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变量输入对话框
图7.3 变量输入对话框
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（2）在Equation Estimation 中Specification 内输入“yt c cst(-1) gt”,如图7.5所示，点 击确定，得到如图7.6所示结果
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7.1 联立方程的识别 7.2 联立方程的估计方法及比较 7.3 联立方程的检验 7.4 习题（略）
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7.1：联立方程的识别
7.1.1结构式方程的识别
假设联立方程系统的结构式 BY+ΓZ=μ 中的第i个方程中包含ki个内生 变量和gi个先决变量，系统中的内生变量先决变量的数目仍用k和g比奥斯， 矩阵（B0 , Γ0）表示第i个方程中未包含的变量（包括内生变量和先决变量） 在其他k-1个方程中对应的系统所组成的矩阵。于是，判断第i个结构方程 识别状态的结构式识别条件为
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用普通最小二乘法估计第二个简化式：
Yt 21CSt 1 22Gt 2t
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普通最小乘法估计第一个方程结果
图7.4 普通最小乘法估计第一个方程结果
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用普通最小二乘法估计第二个简化式
（1）在Equation Estimation 中Specification 内输 入“cst c cst(-1) gt”,如图7.3所示，点击确定， 得到如图7.4所示结果。
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变量输入对话框
图7.3 变量输入对话框
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（2）在Equation Estimation 中Specification 内输入“yt c cst(-1) gt”,如图7.5所示，点 击确定，得到如图7.6所示结果
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eviews 联立方程模型
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。
Gov=c(1)+c(2)*aid+c(3)*inc+c(4)*pop Aid=c(5)+c(6)*gov+c(7)*ps Inst inc pop ps 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
命令格式：
Tsls gov c aid inc pop ps inc pop
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：阶段最小二乘法估计方程 （1）和（2）。
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：
A I0 D 1 G O 2 ˆ V 3 P S
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。
Gov=c(1)+c(2)*aid+c(3)*inc+c(4)*pop Aid=c(5)+c(6)*gov+c(7)*ps Inst inc pop ps 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
命令格式：
Tsls gov c aid inc pop ps inc pop
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：阶段最小二乘法估计方程 （1）和（2）。
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：
A I0 D 1 G O 2 ˆ V 3 P S
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。
Eviews14章联立方程模型
立方程模型的模拟
删除模型中的方程：
如果要删除模型中的方程，需选中模型窗口中的方程对象， 然后单击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“Delete”即可完成 操作。这里需要说明的是，在模型中添加和删除方程对象会 改变模型的内生变量。
EViews统计分析基础教程
五、联立方程模型的模拟
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。
EViews统计分析基础教程
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。
EViews统计分析基础教程
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。
EViews统计分析基础教程
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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删除模型中的方程：
如果要删除模型中的方程，需选中模型窗口中的方程对象， 然后单击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“Delete”即可完成 操作。这里需要说明的是，在模型中添加和删除方程对象会 改变模型的内生变量。
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五、联立方程模型的模拟
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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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
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”。
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EViews统计分析在计量经济学中的应用--第7章-联立方程模型
17.07.2020
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13
用普通最小二乘法估计第二个简化式
（2）在Equation Estimation 中 Specification 内输入“yt c cst(-1) gt”,如图7.5所示，点击确定，得到如图 7.6所示结果
17.07.2020
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14
变量输入对话框
图7.5 变量输入对话R框
设某关键路径上的方程数为，为第个方程的误差估计量，通常用下面两个统计 量来衡量关键路径的模拟或预测精度：
均方根误差 冯·诺依曼比
T
ei2 / T
i 1
T
i2
eiei12/iT 1ei2TT1
显然，均方根误差和冯·诺依曼比是越小越好。
17.07.2020
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33
总体模型检验
（4）滚动预测最终检验
由上述各种结果可以看出，狭义的工具变量法 （IV）、间接最小二乘法(ILS)与二阶段最小二乘法(2SLS)， 都得到了相同的参数估计量。前三种方法都是适用于恰好识 别的结构方程，只是使用不同的工具变量估计得到的。
17.07.2020
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28
7.3 联立方程的检验
1.单个结构方程的检验
对于模型中的每一个结构方程，单方程计量经济 学模型所有检验都是适用的，而且是必要的。主要 包括经济含义检验、统计检验、计量经济学检验和 预测检。
17.07.2020
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18
项目选择对话框
图7.8 项目选择对话框
17.07.2020
精品文档
19
变量显示窗口
图7.7 变量显示窗口
17.07.2020
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20
模型建立
联立方程模型 计量经济学 EVIEWS建模课件
根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量 之间直接结构关系的计量经济学方程系统称为结构 式模型。
在结构式模型中，每一个方程都应该是结构方 程(Structural Equations)。
各个结构方程的参数被称为结构参数(Structural Parameters or Coefficients)。
将一个内生变量表示为其它内生变量、先决 变量和随机误差项的函数形式，被称为结构方程 的正规形式。结构式方程主要可以分为如下两类：
•外生变量与滞后内生变量(Lagged Endogenous Variables)统称为先决变量。 •滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重 要的不可缺少的一部分变量，用以反映经济系 统的动态性与连续性。 •先决变量只能作为解释变量。
㈢ 结构式模型Structural Model ⒈结构式模型的定义
• 内生变量一般都是经济变量。
• 一般情况下，内生变量与随机项相关，即
Cov(Yi , i ) E((Yi E(Yi ))( i E(i )))
E((Yi E(Yi ))i ) E(Yi i ) E(Yi )E(i ) E(Yi i )
0 • 在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变 量，又可以在不同的方程中作为解释变量。
• 如果参数关系体系中有效方程数目大于未 知结构参数估计量数目，那么每次从中选择与 未知结构参数估计量数目相等的方程数，可以 解得一组结构参数估计值，换一组方程，又可 以解得一组结构参数估计值，这样就可以得到 多组结构参数估计值，被认为可以识别，但不 是恰好识别，而是过度识别。
⒊ 如何修改模型使不可识别的方程变成 可以识别
Yt Ct It
• 消费方程是包含C、Y和常数项的直接线性方程。
• 投资方程和国内生产总值方程的某种线性组合 （消去I）所构成的新方程也是包含C、Y和常数项的 直接线性方程。
在结构式模型中，每一个方程都应该是结构方 程(Structural Equations)。
各个结构方程的参数被称为结构参数(Structural Parameters or Coefficients)。
将一个内生变量表示为其它内生变量、先决 变量和随机误差项的函数形式，被称为结构方程 的正规形式。结构式方程主要可以分为如下两类：
•外生变量与滞后内生变量(Lagged Endogenous Variables)统称为先决变量。 •滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重 要的不可缺少的一部分变量，用以反映经济系 统的动态性与连续性。 •先决变量只能作为解释变量。
㈢ 结构式模型Structural Model ⒈结构式模型的定义
• 内生变量一般都是经济变量。
• 一般情况下，内生变量与随机项相关，即
Cov(Yi , i ) E((Yi E(Yi ))( i E(i )))
E((Yi E(Yi ))i ) E(Yi i ) E(Yi )E(i ) E(Yi i )
0 • 在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变 量，又可以在不同的方程中作为解释变量。
• 如果参数关系体系中有效方程数目大于未 知结构参数估计量数目，那么每次从中选择与 未知结构参数估计量数目相等的方程数，可以 解得一组结构参数估计值，换一组方程，又可 以解得一组结构参数估计值，这样就可以得到 多组结构参数估计值，被认为可以识别，但不 是恰好识别，而是过度识别。
⒊ 如何修改模型使不可识别的方程变成 可以识别
Yt Ct It
• 消费方程是包含C、Y和常数项的直接线性方程。
• 投资方程和国内生产总值方程的某种线性组合 （消去I）所构成的新方程也是包含C、Y和常数项的 直接线性方程。
联立方程模型simultaneous
联立方程模型（simultaneous-equations model ）13.1 联立方程模型的概念有时由于两个变量之间存在双向因果关系，用单一方程模型就不能完整的描述这两个变量之间的关系。
有时为全面描述一项经济活动只用单一方程模型是不够的。
这时应该用多个方程的组合来描述整个经济活动。
从而引出联立方程模型的概念。
联立方程模型：对于实际经济问题，描述变量间联立依存性的方程体系。
联立方程模型的最大问题是E(X 'u ) ≠ 0，当用OLS 法估计模型中的方程参数时会产生联立方程偏倚，即所得参数的OLS 估计量βˆ是有偏的、不一致的。
给出三个定义：内生变量（endogenous variable ）：由模型内变量所决定的变量。
外生变量（exogenous variable ）：由模型外变量所决定的变量。
前定变量（predetermined variable ）：包括外生变量、外生滞后变量、内生滞后变量。
例如：y t = α0 + α1 y t -1 + β0 x t + β1 x t -1 + u ty t 为内生变量；x t 为外生变量；y t -1, x t , x t -1为前定变量。
联立方程模型必须是完整的。
所谓完整即“方程个数 ≥ 内生变量个数”。
否则联立方程模型是无法估计的。
13.2 联立方程模型的分类（结构模型，简化型模型，递归模型） ⑴结构模型（structural model ）：把内生变量表述为其他内生变量、前定变量与随机误差项的方程体系。
例：如下凯恩斯模型（为简化问题，对数据进行中心化处理，从而不出现截距项） c t = α1 y t + u t 1 消费函数， 行为方程（behavior equation ） I t = β1 y t + β2 y t-1 + u t 2 投资函数， 行为方程 y t = c t + I t + G t国民收入等式，定义方程（definitional equation ） (1)其中，c t 消费；y t 国民收入；I t 投资；G t 政府支出。
EViews统计分析在计量经济学中的应用---联立方程模型省公开课获奖课件市赛课比赛一等奖课件
（1）样本期模拟检验 （2）预测检验 （3）关键途径检验 （4）滚动预测最终检验
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30
总体模型检验
(1)样本期模型检验
将样本期外生变量值带入模型，计算各内生变量旳估计值，将它们与内
生变量旳实际观察值比较，以检验模型对样本观察值旳拟合优度。常用旳检
验统计量为“均方百分比误差”，用RMS表达。在多种拟合优度检验统计量中
第 章 联立方程模型
7.1 联立方程旳辨认 7.2 联立方程旳估计措施及比较 7.3 联立方程旳检验 7.4 习题（略）
2024/9/21
1
7.1：联立方程旳辨认
构造式方程旳辨认
假设联立方程系统旳构造式 BY+ΓZ=μ 中旳第i个方程中涉及ki个内生 变量和gi个先决变量，系统中旳内生变量先决变量旳数目仍用k和g比奥斯 ，矩阵（B0 , Γ0）表达第i个方程中未涉及旳变量（涉及内生变量和先决变 量）在其他k-1个方程中相应旳系统所构成旳矩阵。于是，判断第i个构造 方程辨认状态旳构造式辨认条件为
2024/9/21
3
7.2: 联立方程旳估计措施及比较
试验目旳：经过此次试验，掌握方程2SLS 估计旳操作措施和估计环节；掌握利用 2SLS估计措施处理实际问题，对方程估计 成果进行合理旳解释阐明。
试验数据：1991-2023年我国旳全国居民 消费(CSt)、国民生产总值(Yt)、投资（It ）、政府消费(Gt)（有关数据在文件夹 ““Material/Chapter 7/Data和 Material/Chapter 7/Workfile””） 。
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变量输入对话框
图7.3 变量输入对话框
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总体模型检验
(1)样本期模型检验
将样本期外生变量值带入模型，计算各内生变量旳估计值，将它们与内
生变量旳实际观察值比较，以检验模型对样本观察值旳拟合优度。常用旳检
验统计量为“均方百分比误差”，用RMS表达。在多种拟合优度检验统计量中
第 章 联立方程模型
7.1 联立方程旳辨认 7.2 联立方程旳估计措施及比较 7.3 联立方程旳检验 7.4 习题（略）
2024/9/21
1
7.1：联立方程旳辨认
构造式方程旳辨认
假设联立方程系统旳构造式 BY+ΓZ=μ 中旳第i个方程中涉及ki个内生 变量和gi个先决变量，系统中旳内生变量先决变量旳数目仍用k和g比奥斯 ，矩阵（B0 , Γ0）表达第i个方程中未涉及旳变量（涉及内生变量和先决变 量）在其他k-1个方程中相应旳系统所构成旳矩阵。于是，判断第i个构造 方程辨认状态旳构造式辨认条件为
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7.2: 联立方程旳估计措施及比较
试验目旳：经过此次试验，掌握方程2SLS 估计旳操作措施和估计环节；掌握利用 2SLS估计措施处理实际问题，对方程估计 成果进行合理旳解释阐明。
试验数据：1991-2023年我国旳全国居民 消费(CSt)、国民生产总值(Yt)、投资（It ）、政府消费(Gt)（有关数据在文件夹 ““Material/Chapter 7/Data和 Material/Chapter 7/Workfile””） 。
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变量输入对话框
图7.3 变量输入对话框
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则称此方程是可以识别的；否则，就
称此结构方程是不可识别的。若线性
联立方程中的每个结构方程都是可以
识别的，则称此模型是可以识别的；
否则，就称此模型是不可识别的。
2014-4-18 36
理解“识别”概念时，应注意以下几点
1．只有当模型中每一个方程均可识 别时，整个模型才是可识别的。因此， 判断联立方程模型的识别性，必须对模 型中的方程逐个进行识别。
下面用两个例子加以说明。
2014-4-18 3
【例10.1】凯恩斯收入决定模型 消费方程 投资方程 收入方程
Ct a0 a1Yt u1t
（10.1）
I t b0 b1Yt b2Yt 1 u 2t （10.2）
Yt Ct I t Gt
（10.3）
其中 ，C =消费支出，I =投资，Y=国民收 入，G=政府支出，Yt-1= Yt的滞后值，u1, a0 , a1 , b0 , b1 , b2 =参数。 u2=随机干扰项，
1
主要内容
第一节 联立方程模型的一般问题
第二节 联立方程模型的识别
第三节 联立方程模型的估计
2014-4-18
2
第一节 联立方程模型的一般问题
一、联立方程模型的基本概念
（一）联立方程模型
联立方程模型是根据经济理论和 某些假设条件，区分各种不同的经济 变量，建立一组方程式来描述经济变 量间的联立关系。
ˆ b 1
的期望值都不等于它的真值b1 。 由此可知，联立方程模型的参数估计
不能采用普通最小二乘法。
2014-4-18 16
三、联立方程模型的形式
联立方程模型按方程的形式可分为 结构式模型和简化式模型。 （一）结构式模型 每一个方程都把内生变量表示为其他内 生变量、前定变量和随机干扰项的函数， 描述经济变量关系结构的联立方程组称 为结构式模型。
2014-4-18
9
4．行为方程。 解释居民、企业和政府的
经济行为，描述它们对外部影响是怎样
做出反应的方程称为行为方程。例1中的
消费方程和投资方程都是行为方程。
5．技术方程。 技术方程是解释生产要素
的投入与生产成果的产出之间工艺技术
关系的方程。生产函数就是常见的技术 方程。
2014-4-18 10
为识别问题。方程不具有唯一的统计形
式，就称该方程不能识别。例如，在上
述模型中，需求函数和供给函数都是不
能识别的。
2014-4-18
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二、识别的概念
从前面的例子可以看到，模型的识 别问题实际上就是模型的估计或评价问 题，“识别”的概念是经济计量学的基 本概念。下面从线性组合方程、唯一的 统计形式入手，给出结构式方程识别性 的概念。
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（二）简化式模型 把模型中每个内生变量表示为前定 变量和随机干扰项的函数，就得到一 个新的模型，称此模型为简化式模型。 将例10.3中的内生变量Yt 和 Ct 用前定 变量和干扰项来表示，则得到该模型 的简化式。
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21
0 1 1 Ct St u t （10.10） 1 1 1 1 1 1 0 1 1 Yt St u t （10.11） 1 1 1 1 1 1
(i j ),
E (ut 2 ) 2
不难证明b1的最小二乘估计量是有偏
ˆ ) ≠ b ，即 b ˆ 不是 b 的无偏 的， Ε (b 1 1 1 1
估计量。
2014-4-18
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2．非致性
ˆ b 1
是 b1 的非一致估计量。
ˆ )b P lim( b 1 1
n
就是说，无论样本容量多大，估计量
6
（二）联立方程模型的有关概念 1．内生变量。由模型系统决定其 取值的变量称为内生变量。内生变量 受模型中其它变量的影响，也可影响 其它内生变量，即内生变量是某个方 程中的被解释变量，同时可能又是同 一模型某些方程中的解释变量。在单 一方程模型中，内生变量就是被解释 变量。
2014-4-18
7
2．外生变量。由模型系统以外的因
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1．有偏性 设有联立方程模型
Y1t b0 b1Y2t u t Y2t Y1t Z t
（10.6） （10.7）
其中，Y1t, Y2t是内生变量，Zt为外生变 量，ut为随机干扰项，并设ut满足：
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E (ut ) 0,
E (ui , u j ) 0
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若模型的某一方程与模型中其他 任何方程及任何线性组合方程的内生 变量、前定变量不完全相同，则称此 结构方程具有唯一的统计形式；否则， 就称此结构方程不具有唯一的统计形
式。
下面给出识别的定义。
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定义：若某一结构型方程参数的
估计值能从模型的简化式参数得出，
式（10.10）和式（10.11）称为简化 式方程。
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简化式模型的一般表达式为
C t 0 1 S t v1t Yt 2 3 S t v 2t
（10.12） （10.13）
式中，简化式参数πi 是结构式参数βj 的函数，v1t 与 v2t 是简化式方程的干扰 项。
若 1 2 0 ，用
两端，则得
Q
1 2 除以式（10.19）
1 0 2 0 1 1 2 1 u 2 u 2 P 1 1 b0 b1 P v 1 2 1 2 1 2
（10.20）
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二、联立方程模型产生的问题
在联立方程模型中，一些变量可能在某 一方程中作为解释变量，而在另一方程中 又作为被解释变量。这就会导致解释变量 与随机干扰项之间存在相关关系，从而违 背了最小二乘估计理论的一个重要假定。 如果直接使用最小二乘法，就会产生所估 计的参数是有偏的、非一致的等问题，称 为联立性偏误。下面通过一个简单的联立 方程模型来进一步说明。
第十章 联立方程模型
本章以前所讨论的都是假定经济变量之 间的关系为简单的单向关系，用单一方程模 型来描述。 然而，在实际经济系统中，诸多经济变 量间的关系是错综复杂的多向关系。对这种 关系，若仍以单一方程模型来描述，显然是 不恰当的，只有建立联立方程模型才能更全 面、真实地描述经济系统的运行机制。
2014-4-18
2．模型中的平衡方程和定义方程， 即恒等式不需识别。 3．本书只介绍线性联立方程模型的 识别问题。
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三、识别的分类
1 0 1 0
（10.14） （10.15） （10.16）
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26
其中，需求量 Qd，供给量Qs，市场商 品价格P为内生变量，且系统处于平衡 状态，即Qd=Qs，用任意非零常数 λ1 乘以Qd，λ2乘以Qs，则得
1Q 1 0 1 1 P 1u1
d
方程 Q b0 b1 P v 称为线性组合方程，随着
1 , 2 取不同值（ 1 2 0 ）就得到不同的
线性组合方程。 现在来研究模型的估计问题。如果对第 二个方程（供给函数）用关于P，Q的样本 资料进行估计，得
ˆ b ˆP ˆ b Q 0 1
2014-4-18
（10.21）
素决定其取值的变量称为外生变量。外
生变量只影响模型中的其它变量，而不
受其它变量的影响，因此只能在方程中
作解释变量。
2014-4-18
8
3．前定变量。外生变量和滞后内 生变量合称为前定变量。前定变量影 响现期模型中的其它变量，但不受它 们的影响，因此只能在现期的方程中 作解释变量，且与其中的随机干扰项 互不相关。
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上述两个模型都是联立方程模型。 联立 方程模型就是由多个相互联系的单一方程构成 的经济计量模型。联立方程模型描述经济变量 间的因果关系是双向的，即某一经济变量决定
着其它一些经济变量，反过来又受其它经济变
量所决定。因此，联立方程模型可以更全面、 真实地反映经济系统的运行过程。
2014-4-18
2014-4-18
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【例10.３】简单的宏观经济模型
C t 0 1Yt u t Yt C t S t
（10.8） （10.9）
其中，C=消费支出，Y=收入，S=储 蓄，u=随机干扰项。第一个方程［式 （10.8）］是消费函数，第二个方程 ［式（10.9）］是定义方程。
2014-4-18 23
简化式参数与结构式参数的关系为
0 1 1 0 , 1 , v1t ut 1 1 1 1 1 1
0 1 1 2 , 3 , v 2t ut 1 1 1 1 1 1
简化式参数表达前定变量对内生变 量的直接影响和间接影响的总度量。
都相同，且用同一形式给出的，我们
不能肯定估计出的参数究竟是哪一个
方程的参数。因此，估计是无效的。
2014-4-18
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产生这种情况的原因是因为这三个方 程在统计形式上是相同的，无法加以 区分，也就是说它们不具有唯一的统
计形式。
2014-4-18
32
我们把由于方程不具有唯一的统计
形式，致使不能判断方程属性的问题称
（10.17） （10.18）
2 Q 2 0 2 1 P 2 u 2
s
将两式相加，并令Qd=Qs=Q ，则
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(1 2 )Q 1 0 2 0 (11 2 1 ) P 1u1 2 u 2
（10.19）
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