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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
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:2006-2011

2.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 object

Type选pool,ok:

跳出的横框:

Cross Section Identifiers 填入数据变量名称:(这是纵轴的)

GSYH

JSYH

ZGYH

JTYH(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system

TSLS估计即可

计量经济学知识点整理:联立方程

联立方程模型 一、概念: 联立方程模型系统将变量分为内生变量和外生变量两大类。 由系统决定的,同时也对模型系统产生影响,它会受到随机项的影 响。一般都是经济变量。每一个内生变量的值都要利用模型中的全 部方程才能决定。 外生变量:是不由系统决定的变量,是系统外变量,取值由系统外决定。一般是确定性变量,或者是具有临界概率分布的随机变量,其参数不是 模型系统研究的元素。外生变量影响系统,但本身不受系统的影响。 外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。 先决变量:外生变量和滞后内生变量 注:联立方程模型中有多少个内生变量就必定有多少个方程 :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。 结构方程的正规形式:将一个内生变量表示为其他内生变量、先 决变量和随机干扰项的函数形式 完备的结构式模型:g个内生变量、k个先决变量、g个结构方程 行为方程:描述变量之间经验关系的方程,含有未知的参数和随 机扰动项。例如:凯恩斯收入决定模型中的消费函数 制度方程:由法律、制度、政策等制度性规定的经济变量之间的 函数关系,如税收方程。 恒等式:定义方程式和平衡方程。 简化式模型:用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量所形成的模型。 参数关系体系:描述简化式参数与结构式参数之间的关系。

二、识别 方程之间的关系有严格的要求,一个方程模型想要能估计,必须可识别。 ∴进行模型的估计之前需要判断模型是否可以识别(即是否能被估计)。 1、识别的基本定义:是否具有确定的统计形式。 注:识别的定义是针对结构方程而言的。 模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在识别问题。 如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的,则认为该联立方程模型 系统是可以识别的。反之不识别。 恒等方程由于不存在参数估计问题,所以也不存在识别问题。但是,在判 断随机方程的识别性问题时,应该将恒等方程考虑在内。 恰好识别:某一个随机方程只有一组参数估计量 过度识别:某一个随机方程具有多组参数估计量 方程的线性组合是否得到的新方程具有与消费方程相同的统计形式,决定了方程也是否是可以识别的。 2、如何修改模型使不可识别的方程变成可以识别 (1)或者在其它方程中增加变量; (2)或者在该不可识别方程中减少变量。 (3)必须保持经济意义的合理性。 3、识 别条件 结构式: B ΓN Y X +=

第四章--联立方程计量经济学模型

第四章联立方程计量经济学模型 一、填空题: 1.在联立方程结构模型中一个随机变量可能在结构方程中是因变量,而在另一个结构方程中又是解释变量。于是造成__________,违背了OLS的基本假定。 2.在联立方程模型中,__________既可作为被解释变量,又可以在不同的方程中作为解释变量。 3.在完备的结构式模型中,独立的结构方程的数目等于__________,每个__________变量都分别由一个方程来描述。 4.在联立方程结构模型中,模型中的结构方程可以分类为__________和__________,在对模型结构式进行识别时,只需要识别前一种方程。 5.如果某一个随机方程具有__________组参数估计量,称其为恰好识别;如果某一个随机方程具有__________组参数估计量,称其为过渡识别。 6.联立方程计量经济学模型的估计方法有__________估计方法与__________估计方法两大类。 7.单方程估计方法按其原理又分为两类____________________和__________。 8.二阶段最小二乘法是__________和__________的结合。 9.联立方程计量模型在完成估计后,还需要进行检验,包括__________检验和__________检验。 10.联立方程计量模型的系统检验主要有__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。 11.在联立方程计量经济学模型的单方程估计方法中,参数估计量

1001000000)(())()((Y X X X Y X X B ''=??? ?????Γ*-*ΛΛ为__________估计方法的结果; 110000))((Y X X Y X B ''=??? ?????Γ-ΛΛ为__________估计方法的结果; 1001000000)(())()((Y X Y X Y X Y B ''=????????ΓΛ-ΛΛΛ__________估计方法的结果。 12.将下面的二阶段最小二乘法和间接最小二乘法的参数估计结果等价的证 明补齐。 证:显然只需证明 )())()((0010000''Λ-ΛX Y X Y X Y =X X Y X ''-100))(( 两端同时左乘))((00X Y X ',则有 ______________________________X '= 两端同时右乘)(00X Y ,则有 __________=__________ 二、单选题: 1.()是具有一定概率分布的随机变量,它的数值由模型本身决定。 A.外生变量 B.内生变量 C.先决变量 D.滞后变量 2.在联立计量模型中,被认为是具有一定概率分布的随机变量是()。 A.内生变量 B.外生变量 C.虚拟变量 D.先决变量 3.先决变量是()的合称。 A.外生变量和滞后内生变量 B.内生变量和外生变量

第五章面板数据模型

Chaper5 面板数据模型 在联立方程模型中,我们已接触到面板数据模型,它仅是作为一种特殊的联立模式来讨论的。不同时间,到不同个体不加区别,仅是一种普通样本,采用POLS 方法处理。不同时间段和不同个体的特征没有考虑,而这些特征往往有明确的经济背景。本章以存在不可观测效应(Unobserved effect )的现代观点重新阐释面板数据模型。 不可观测效应的含义是,从不同时间抽取的样本数据中,存在一个相对时间不变的不可观测的因素,称为异质性。例如,样本个体选择家庭而言,认知、动机、遗传等;样本个数选择企业而言,管理水平,创新能力等。如何处理这些潜在因素?除了前述的代理变量和多指标工具变量法外,合理应用面板数据的特征就是本章讨论的问题。此外,面板数据作为截面数据和时间序列数据动态混合,能反映模型的动态结构,故也可作为分析的内容加以讨论。深入的分析面板数据是学习时间分析之后,本章只是一个初步。合理运用面板数据,能给我们带来很多有意义的统计信息和模型。请看例: 例1:职业培训的评价: 欲评价培训的效果,(或实施某一政策的效果),一个标准的评价模型是: it i it it t it U C prog Z y ++++=1δγθ 这里t 为二期,t=1,2; t θ表示随时间变化的项,it Z 是可观察的影响因素Y 的随机变量;it prog 是虚拟变量,参加第二期培训为1,其它为0;i C 为个人是否选择接受培训的选择,它是不可观测的,是一个与个人相关的与t 无关的潜在因素。又为了消除政策因素外的其它影响,又在每个时间段中将Y 分成控制组B 和对照组A 两部分。在t=1,无人处在控制组,在t=2,部分人处在控制组部分人处在对照组。并再设置一个虚拟变量2d ,表示如t=2,处在控制组为1, 其余为为0。模型构成为: it i it it t t it U C prog Z d y +++++=12δγβθ, 则参数1δ就反映了政策因素对Y 的贡献。检验: 0H :1δ=0.接受0H 说明培训效果不是很显著。

EVIEWS用面板数据模型预测

第8讲用面板数据模型预测 1.面板数据定义 时间序列数据或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按时间得到的数据;截面数据是变量在固定时点的一组数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。面板数据也可以定义为相同截面上的个体在不同时点的重复观测数据或者称为纵向变量序列(个体)的多次测量。所以,面板数据(panel data)也称时间序列截面数据(time series and cross section data)或混合数据(pool data)。 面板数据示意图见图1。面板数据从横截面(cross section)看,是由若干个体(entity, unit, individual)在某一时点构成的截面观测值,从纵剖面(longitudinal section)看每个个体都是一个时间序列。 图1 N=15,T=50的面板数据示意图 图2是1978~2005年中国各省级地区消费性支出占可支配收入比率序列图。 图2 1978-2005年中国各省级地区消费性支出占可支配收入比率序列图(价格平减过)

面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T i对应面板数据中不同个体。N表示面板数据中含有N个个体。t对应面板数据中不同时点。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变,y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量;若固定i不变,y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列(个体)。 这里所讨论的面板数据主要指时期短而截面上包括的个体多的面板数据。 利用面板数据建立模型的好处是:(1)由于观测值的增多,可以增加估计量的抽样精度。(2)对于固定效应回归模型能得到参数的一致估计量,甚至有效估计量。(3)面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息。 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上,它是由30个农业总产值数字组成的截面数据;固定在某一省份上,它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T,如果每个个体在相同的时期内都有观测值记录,则称此面板数据为平衡面板数据(balanced panel data)。若面板数据中的个体在相同时期内缺失若干个观测值,则称此面板数据为非平衡面板数据(unbalanced panel data)。 案例1:1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭固定价格的人均消费(CP)和人均收入(IP)关系研究(file:5panel02) 1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭固定价格的人均消费(CP)和人均收入(IP)数据见file:panel02。数据是7年的,每一年都有15个数据,共105组观测值。 人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据,各有15个个体。人均消费面板数据按个体连线见图3,按截面连线见图4。人均收入面板数据按个体连线见图5,按截面连线见图6。 图3 15个省级地区的人均消费序列(个体)(file:5panel02)

第24章-联立方程模型

? 陈强,《高级计量经济学及Stata 应用》课件,第二版,2014 年,高等教育出版社。 第 24 章联立方程模型 24.1 联立方程模型的结构式与简化式 经济理论常常推导出一组相互联系的方程,其中一个方程的解释变量是另一方程的被解释变量,这就是联立方程组。 例农产品市场均衡模型,由需求函数、供给函数及市场均衡条件组成,参见第10 章。 例简单的宏观经济模型,参见第10 章。 1

2 ? 即使我们只关心单个方程,但如果该方程包含内生解释变量, 则完整的模型仍然是联立方程组。 由M 个方程构成的联立方程模型的“结构式”(structural form): ? γ11 y t 1 + γ 21 y t 2 + + γ M 1 y tM + β11x t 1 + + βK 1x tK = εt 1 ? γ y + γ y + + γ y + β x + + β x = ε ? 12 t 1 22 t 2 M 2 tM 12 t 1 K 2 tK t 2 ? ??γ1M y t 1 + γ 2M y t 2 + + γ MM y tM + β1M x t 1 + + βKM x tK = εtM {y ti }为内生变量,{x tj }为外生变量,第一个下标表示第t 个观测值 (t = 1, , T ),第二个下标表示第i 个内生变量(i = 1, , M ),或第 j 个 外生变量( j = 1, , K )。

内生变量的系数为{γik },其第一个下标表示它是第i 个内生变量的系数,而第二个下标表示它在第k 个方程中(k =1, , M )。 外生变量的系数为{βjk },其第一个下标表示它是第j 个外生变量的系数,而第二个下标表示它在第k 个方程中。 结构方程的扰动项为{εtk },其第一个下标表示第t个观测值(t =1, , T ),而第二个下标表示它在第k 个方程中。 “完整的方程系统”(complete system of equations)要求,内生变量个数等于方程个数M 。 将上述方程组写成更简洁的“横排”矩阵形式 3

联立方程计量经济学模型案例

第六章 联立方程计量经济学模型案例 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6.1 01211012t 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 (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: 012???582.27610.2748560.432124αα α===,, (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 t C C G Y C G πππεπππε--=+++?? =+++? 参数关系体系为:

11121210012012122000 παπαπααππαπ--=?? --=??-=? 用普通最小二乘法估计,结果如下: 所以参数估计量为: 101112???1135.937,0.619782, 1.239898π ππ=== 202122???2014.368,0.682750, 4.511084π ππ=== 所以,得到间接最小二乘估计值为: 12122??0.274856?π α π ==

211121????0.432124α παπ=-= 010120????582.2758α παπ=-= (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 1?2014.3680.68275 4.511084t t t Y C G -=++ 用Y 的预测值替换消费方程中的Y ,直接用OLS 估计消费方程,过程如下:

eviews面板数据实例分析

1、已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(cp,不变价格)与人均收入(ip,不变价格)居民,利用数据(1)建立面板数据(panel data)工作文件;(2)定义序列名并输入数据;(3)估计选择面板模型;(4)面板单位根检验。 年人均消费(consume)与人均收入(income)数据以及消费者价格指数(p)分别见表9、1,9、2与9、3。 表9、1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(元)数据人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 CONSUMEAH 3607、43 3693、55 3777、41 3901、81 4232、98 4517、65 4736、52 CONSUMEBJ 5729、52 6531、81 6970、83 7498、48 8493、49 8922、72 10284、6 CONSUMEFJ 4248、47 4935、95 5181、45 5266、69 5638、74 6015、11 6631、68 CONSUMEHB 3424、35 4003、71 3834、43 4026、3 4348、47 4479、75 5069、28 CONSUMEHLJ 3110、92 3213、42 3303、15 3481、74 3824、44 4192、36 4462、08 CONSUMEJL 3037、32 3408、03 3449、74 3661、68 4020、87 4337、22 4973、88 CONSUMEJS 4057、5 4533、57 4889、43 5010、91 5323、18 5532、74 6042、6 CONSUMEJX 2942、11 3199、61 3266、81 3482、33 3623、56 3894、51 4549、32 CONSUMELN 3493、02 3719、91 3890、74 3989、93 4356、06 4654、42 5342、64 CONSUMENMG 2767、84 3032、3 3105、74 3468、99 3927、75 4195、62 4859、88 CONSUMESD 3770、99 4040、63 4143、96 4515、05 5022 5252、41 5596、32 CONSUMESH 6763、12 6819、94 6866、41 8247、69 8868、19 9336、1 10464 CONSUMESX 3035、59 3228、71 3267、7 3492、98 3941、87 4123、01 4710、96 CONSUMETJ 4679、61 5204、15 5471、01 5851、53 6121、04 6987、22 7191、96 CONSUMEZJ 5764、27 6170、14 6217、93 6521、54 7020、22 7952、39 8713、08 表9、2 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入(元)数据人均收入1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 INCOMEAH 4512、77 4599、27 4770、47 5064、6 5293、55 5668、8 6032、4 INCOMEBJ 7332、01 7813、16 8471、98 9182、76 10349、69 11577、78 12463、92 INCOMEFJ 5172、93 6143、64 6485、63 6859、81 7432、26 8313、08 9189、36 INCOMEHB 4442、81 4958、67 5084、64 5365、03 5661、16 5984、82 6679、68 INCOMEHLJ 3768、31 4090、72 4268、5 4595、14 4912、88 5425、87 6100、56 INCOMEJL 3805、53 4190、58 4206、64 4480、01 4810 5340、46 6260、16 INCOMEJS 5185、79 5765、2 6017、85 6538、2 6800、23 7375、1 8177、64 INCOMEJX 3780、2 4071、32 4251、42 4720、58 5103、58 5506、02 6335、64 INCOMELN 4207、23 4518、1 4617、24 4898、61 5357、79 5797、01 6524、52 INCOMENMG 3431、81 3944、67 4353、02 4770、53 5129、05 5535、89 6051 INCOMESD 4890、28 5190、79 5380、08 5808、96 6489、97 7101、08 7614、36 INCOMESH 8178、48 8438、89 8773、1 10931、64 11718、01 12883、46 13249、8 INCOMESX 3702、69 3989、92 4098、73 4342、61 4724、11 5391、05 6234、36 INCOMETJ 5967、71 6608、39 7110、54 7649、83 8140、5 8958、7 9337、56 INCOMEZJ 6955、79 7358、72 7836、76 8427、95 9279、16 10464、67 11715、6 表9、3 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数物价指数1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 PAH 109、9 101、3 100 97、8 100、7 100、5 99

Eviews面板大数据之固定效应模型

Eviews 面板数据之固定效应模型 在面板数据线性回归模型中,如果对于不同的截面或不同的时间序列,只是模型的截距项是不同的,而模型的斜率系数是相同的,则称此模型为固定效应模型。固定效应模型分为三类: 1.个体固定效应模型 个体固定效应模型是对于不同的纵剖面时间序列(个体)只有截距项不同的模型: 2 K it i k kit it k y x u λβ==++∑ (1) 从时间和个体上看,面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的,而且除模型的解释变量之外,影响被解释变量的其他所有(未包括在回归模型或不可观测的)确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化时。 检验:采用无约束模型和有约束模型的回归残差平方和之比构造F 统计量,以检验设定个体固定效应模型的合理性。F 模型的零假设: 01231:0N H λλλλ-===???== ()1 (1,(1)1)(1) RRSS URSS N F F N N T K URSS NT N K --= ---+--+ RRSS 是有约束模型(即混合数据回归模型)的残差平方和,URSS 是无约束模型ANCOVA 估计的残差平方和或者LSDV 估计的残差平方和。 实践: 一、数据:已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(cp ,不变价格)和人均收入(ip ,不变价格)居民,利用数据(1)建立面板数据(panel data )工作文件;(2)定义序列名并输入数据;(3)估计选择面板模型;(4)面板单位根检验。年人均消费(consume )和人均收入(income )数据以及消费者价格指数(p )分别见表1,2和3。 表1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(元)数据

EViews面板数据模型估计教程

EViews 6.0 beta在面板数据模型估计中的应用 来自免费的minixi 1、进入工作目录cd d:\nklx3,在指定的路径下工作是一个良好的习惯 2、建立面板数据工作文件workfile (1)最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型 Moren_panel (2)按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

3、建立pool对象 (1)新建对象 (2)选择新建对象类型并命名 (3)为新建pool对象设置截面单元的表示名称,在此提示下(Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。,建议采用汉语拼音,例如29个省市区的汉语拼音,建议在拼音名前加一个下划线“_”,如图

关闭建立的pool对象,它就出现在当前工作文件中。 4、在pool对象中建立面板数据序列 双击pool对象,打开pool对象窗口,在菜单view的下拉项中选择spreedsheet (展开表) 在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称,如果是面板数据序列必须在序列名后添加“?”。例如,输入GDP?,在GDP后的?的作用是各个截面单元的占位符,生成了29个省市区的GDP的序列名,即GDP后接截面单元名,再在接时期,就表示出面板数据的3维数据结构(1变量2截面单元3时期)了。

请看工作文件窗口中的序列名。展开表(类似excel)中等待你输入、贴入数据。 (1)打开编辑(edit)窗口

(2)贴入数据 (3)关闭pool窗口,赶快存盘见好就收6、在pool窗口对各个序列进行单位根检验 选择单位根检验 设置单位根检验

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作 1、进入工作目录cd d:\nklx3,在指定的路径下工作是一个良好的习惯 2、建立面板数据工作文件workfile (1)最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型 Moren_panel (2)按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

3、建立pool对象 (1)新建对象 (2)选择新建对象类型并命名 (3)为新建pool对象设置截面单元的表示名称,在此提示下(Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。建议采用汉语拼音,例如29个省市区的汉语拼音,建议在拼音名前加一个下划线“_”,如图

关闭建立的pool对象,它就出现在当前工作文件中。 4、在pool对象中建立面板数据序列 双击pool对象,打开pool对象窗口,在菜单view的下拉项中选择spreedsheet (展开表) 在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称,如果是面板数据序列必须在序列名后添加“?”。例如,输入GDP?,在GDP后的?的作用是各个截面单元的占位符,生成了29个省市区的GDP的序列名,即GDP后接截面单元名,再在接时期,就表示出面板数据的3维数据结构(1变量2截面单元3时期)了。

请看工作文件窗口中的序列名。展开表(类似excel)中等待你输入、贴入数据。 (1)打开编辑(edit)窗口

(2)贴入数据 (3)关闭pool窗口,赶快存盘见好就收6、在pool窗口对各个序列进行单位根检验 选择单位根检验 设置单位根检验

第五章联立方程组模型的估计

第五章 联立方程组模型的估计 第一节 概述 一、联立方程的概念 在实际经济活动中,变量之间不仅仅是存在单项的因果关 系。还会存在如下的情况:第一,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。第二,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。这样的例子比如市场均衡模型(具体内容是什么)宏观经济学中的国民收入模型(具体内容是什么)。这类问题涉及的就是联立方程模型的问题。 简单来讲, 联立方程模型就是描述变量间联立依存性的方程体系。 比如如下的简单的宏观经济模型: ()C Y T I Y Y C I G αβγδ=+-??=+??=++? 在这个模型中,有三个方程,一个消费方程,一个投资方程

和一个均衡方程。比较这个由三个方程组成的一个经济模型和前边我们已经学过的由一个方程组成的经济模型。我们能够发现什么呢(1、从变量所处的位置上来看;2、从变量的分类上看;3、从变量之间的经济含义上看) 二、模型中变量的分类 1、内生变量:(由模型内变量所决定的变量)其数值是在所考虑的经济系统模型本身内所决定的,它一般是被解释变量(在其他的方程中也可以作为解释变量出现),且是模型求解的结果。 内生变量的性质:第一、内生变量与随机误差项是相关的;第二,它的值是在参数估计之后,由方程组所解出来的值第三,它的值可以是预测结果,也可以是政策后果。 2、外生变量:(由模型外变量所决定的变量)它是由系统外部因素所影响而不由所考虑的模型系统所决定的变量,但他影响模型系统内生变量的值。 外生变量的性质:第一,外生变量必须事先给定;第二,外生变量可以分为政策性外生变量(经济调控的手段)和非政策性外生变量(时间趋势、自然条件) 3、前定变量:外生变量和滞后变量(滞后内生变量和滞后外生变量)的统称。

第四章联立方程模型

Chapter4 联立方程模型 本章关注的目标Y 不止一个,而是多个。或者其中关注的某一目标与其它目标有内在联系,如果我们不知道其它的目标,就不可能知道要关注的目标。例如,我们要知道某一商品的市场价格,我们必须要同时知道该商品的供给曲线和需求曲线。自然也就存在多因多果的关系问题。从内生性问题角度看,某一解释变量i X 从另一方面考察可能成为Y 的结果,那么Y 就是原因,因为i X 中有Y 的成分,从而()0i E U X =不成立,产生内生性问题的第3种情形,联立性问题。 在第二章现代观点理念的陈述中,把Y 看成是一个随机向量(多个结果),所有的语言经过适当的修正,完全可以类似重复。但由于因变量Y 的个数的增加,也就带来了许多“单方程线性回归模型”不曾有的问题。本章主要讨论联立的线性系统。内容主要在理论层面有:联立方程模型的表述,各种估计和检验的假设条件,系统的可识别,以及一些专题。其中GMM 方法是本章的特色。它把2SLS 的方法又提高了一步。 一、基本概念和模型 系统:多个变量间的相互联系,一般用方程表述。线性系统则认为它们的联系是线性的。 变量:描述系统状态的基本要素。变量分成两类。一类是内生变量,含义是,一旦系统变量间的相互联系确定,这些变量的值就是完全确立的。内生变量一般是系统要关注的对象。另一类是先决变量,含义是,它们的值不是由系统直接确定。它又分成:(1)外生变量,它的值由系统的外部给定;(2)滞后的内生变量,它的值由内生变量的前期确定。有时(1)(2)不加区分,统称为外生变量。不过这两种内生变量有实质性区别,后一种滞后变量会带来内生性问题。 线性模型:系统中的变量通过线性方程或加上随机误差项联系,称为联立系统的线性模型。联立模型分成简约式(reduced formed )和结构式(structure form )两种: 1、简约式:每个内生变量由系统的先决变量的线性式加随机项构成,先决变量前的系数称为简约系数。 2、结构式:每个方程由内生变量和先决变量的混合线性式或加随机项构成。结构式变 量前的系数有确定的经济内涵,它们一般从理论模型简化而成。一般把结构式分成四类: (1) 行为方程 (2) 技术方程 (3) 平衡方程 (4) 定义方程 每个结构方程中,变量前的系数称为结构参数。 系统的描述: Y 表示内生变量,设共有G 个内生变量:1Y ……G Y X 表示先决变量,设有M 个先决变量:1X ……M X U 表示随机误差,误差项的个数随行为和技术方程的个数来定。 例:简单的宏观消费-投资模型: 消费方程:t t t U Y C ++=21αα 可加随机项 不可加随机项

第七章_联立方程模型和两阶段最小二乘法

第七章联立方程模型和两阶段最小二乘法 建立一个OBJECT。确定内外生变量: cc=c(1)+c(2)*PP+c(3)*PP(-1)+c(4)*(WP+WG) ii=c(5)+c(6)*PP+c(7)*PP(-1)+c(8)*KK WP=c(9)+c(10)*XX+c(11)*XX(-1)+c(12)*AA INST WG GG TT AA PP(-1) KK XX(-1) C 回归结果: System: KLEINMODEL Estimation Method: Two-Stage Least Squares Date: 07/13/11 Time: 15:29 Sample: 1921 1941 Included observations: 21 Total system (balanced) observations 63

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 16.55476 1.467979 11.27725 0.0000 C(2) 0.017302 0.131205

0.131872 0.8956 C(3) 0.216234 0.119222 1.813714 0.0756 C(4) 0.810183 0.044735 18.11069 0.0000 C(5) 20.27821 8.383249 2.418896 0.0192 C(6) 0.150222 0.192534

0.780237 0.4389 C(7) 0.615944 0.180926 3.404398 0.0013 C(8) -0.157788 0.040152 -3.929751 0.0003 C(9) 1.500297 1.275686 1.176070 0.2450 C(10) 0.438859 0.039603

第八章 联立方程的识别和估计

第八章 联立方程的识别和估计 第一部分 学习指导 一、本章学习目的与要求 1.了解联立方程的概念,能正确区分联立方程中的外生变量、内生变量和前定变量; 2.理解联立方程模型估计时会出现什么问题,掌握联立方程模型的结构式和简化式的定义; 3.掌握联立方程模型识别的概念,能用识别的阶条件和秩条件判断模型是不可识别、恰好识别还是过度识别; 4.掌握联立方程模型的估计方法,重点掌握单方程估计方法——间接最小二乘法(ILS 法)、二阶段最小二乘法(2SLS 法),了解系统估计方法——三阶段最小二乘法(3SLS 法)。 二、本章内容提要 联立方程计量经济学模型是相对于单方程计量经济学模型而言的。它以经济系统为研究对象,以提示经济系统中各部分、各因素之间的数量关系和系统的数量特征为目标,用于经济系统的预测、分析和评价,是计量经济学模型的重要组成部分。其主要内容有: 1.联立方程计量经济学模型的提出:经济研究中的联立方程计量经济学问题,计量经济学方法中的联立方程问题。 2.联立方程计量经济学模型的若干基本概念:变量,结构式模型,简化式模型,参数关系体系。 3.联立方程计量经济学模型的识别:识别的概念,结构式识别条件,简化式识别条件,实际应用中的经验方法。 假设联立方程组中共含有g 个内生变量以及k 个外生变量构成的完备联立方程组,第i 个方程含有i g 个内生变量以及i k 个外生变量,∏为联立方程组的简化型系数矩阵,()B Γ,为联立方程组的结构型系数矩阵,以第i 个方程为代表,则有关的识别条件如下: (1)识别的必要条件 1-≥-i i g k k 其中:k 表示联立方程组中外生变量的个数,g 表示联立方程组中内生变量的个数,i k 表示第i 个方程含有的外生变量个数,i g 表示第i 个方程含有的内生变量个数。该条件的直观意思为该方程所排除的外生变量个数不小于其排除的内生变量的个数,也称为阶条件。 (2)识别的充要条件 在一个g 含有个内生变量的g 个方程的模型中,一个方程是可识别的,当且仅当,能从模型(其他方程)所含而该方程未含的诸变量(内生变量或前定变量)的系数矩阵中构造出至少一个(g -1)×(g -1)阶的非零行列式来。充要条件是从矩阵的秩出发而得出,因而又称为秩条件。 (3)结构方程可以识别的两种情况 (1)恰好识别:求解的结构参数值唯一,当1i i k k g -=-时,则该方程就是恰好识别; (2)过度识别:求解的结构参数值不唯一,当1i i k k g ->-时,则该方程就是过度 识别。 4.一种特殊的联立方程模型——递归系统模型:递归系统模型,递归系统模型的估计。 5.联立方程计量经济学模型的单方程估计方法:狭义的工具变量法,间接最小二乘法,二阶段最小二乘法;对于恰好识别的结构方程,三种方法是等价的。

联立方程

第一讲联立方程(上)内生外生变量 联立方程概念 案例分析

案例:金融与经济的关系分析 鸡生蛋or蛋生鸡? 经济影响金融? or 金融影响经济? 联立方程?

本案例几个关键问题 内生变量如何确定? 外生变量有哪些? 联立方程如何估计? 该案例以我国金融与经济的关系进行分析

(一)联立方程模型概念 1.联立方程模型——描述经济变量间联立依存性的方程体系。一个经济变量在某方程中可能是被解释变量,在另一方程中却是解释变量,如Y 、I 。 2、内生变量——由模型本身所决定的变量。 3、外生变量——由模型外因素决定的变量。 4、先决变量——包括外生变量、外生滞后变量、内生滞后变量。 ?????++= +++=++=-t t t t t t t t t t t G I C Y u Y Y I u Y C 21210 110βββαα内生变量 先决变量

(二)联立方程的分类 1.结构模型。把内生变量表达为其他内生变量、先决变量与随机误差项的联立方程模型。 2.简化型模型。把内生变量只表示为先决变量与随机误差项函数的的联立方程模型。 ◆消费方程,行为方程??? ??++=+++=++=-t t t t t t t t t t t G I C Y u Y Y I u Y C 21210110βββαα◆投资方程,行为方程◆定义方程,平衡方程?????++=++=++=---t t t t t t t t t t t t v G Y Y v G Y I v G Y C 3321 31222121112111ππππππ先决变量 简化式模型看不出方程中的结构关系,如消费结构、投资结构。

eviews面板数据实例分析(包会)

1.已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(cp,不变价格)和人均收入(ip,不变价格)居民,利用数据(1)建立面板 数据(panel data)工作文件;(2)定义序列名并输入数据;(3)估计选择面板模型;(4)面板单位根检验。 年人均消费(consume)和人均收入(income)数据以及消费者价格指数(p)分别见表,和。 表1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(元)数据人均消费1996 199719981999200020012002 CONSUMEAH CONSUMEBJ CONSUMEFJ CONSUMEHB CONSUMEHLJ CONSUMEJL CONSUMEJS CONSUMEJX CONSUMELN CONSUMENMG CONSUMESD5022 CONSUMESH10464 CONSUMESX CONSUMETJ CONSUMEZJ 表1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入(元)数据人均收入1996199719981999200020012002 INCOMEAH INCOMEBJ INCOMEFJ INCOMEHB INCOMEHLJ INCOMEJL4810 INCOMEJS INCOMEJX INCOMELN INCOMENMG6051 INCOMESD INCOMESH INCOMESX INCOMETJ INCOMEZJ

表 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数 (1)建立面板数据工作文件 首先建立工作文件。打开工作文件后,过程如下: 建立面板数据库。 物价指数 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 PAH 100 99 PBJ PFJ PHB 99 PHLJ PJL 98 PJS PJX 102 101 PLN 100 PNMG PSD PSH 100 100 PSX PTJ 109 PZJ 101

eviews面板数据模型详解(可编辑修改word版)

1.已知1996—2002 年中国东北、华北、华东15 个省级地区的居民家庭人均消费(cp ,不变价格)和人均收入(ip ,不变价格)居民,利用数据(1)建立面板数据(panel data)工作文件;(2)定义序列名并输入数据;(3)估计选择面板模型;(4)面板单位根检验。 年人均消费(consume)和人均收入(income)数据以及消费者价格指数(p)分别见表9.1,9.2 和9.3。 表9.1 1996—2002 年中国东北、华北、华东15 个省级地区的居民家庭人均消费(元)数据人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 CONSUMEAH 3607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52 CONSUMEBJ 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6 CONSUMEFJ 4248.47 4935.95 5181.45 5266.69 5638.74 6015.11 6631.68 CONSUMEHB 3424.35 4003.71 3834.43 4026.3 4348.47 4479.75 5069.28 CONSUMEHLJ 3110.92 3213.42 3303.15 3481.74 3824.44 4192.36 4462.08 CONSUMEJL 3037.32 3408.03 3449.74 3661.68 4020.87 4337.22 4973.88 CONSUMEJS 4057.5 4533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.74 6042.6 CONSUMEJX 2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32 CONSUMELN 3493.02 3719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64 CONSUMENMG 2767.84 3032.3 3105.74 3468.99 3927.75 4195.62 4859.88 CONSUMESD 3770.99 4040.63 4143.96 4515.05 5022 5252.41 5596.32 CONSUMESH 6763.12 6819.94 6866.41 8247.69 8868.19 9336.1 10464 CONSUMESX 3035.59 3228.71 3267.7 3492.98 3941.87 4123.01 4710.96 CONSUMETJ 4679.61 5204.15 5471.01 5851.53 6121.04 6987.22 7191.96 CONSUMEZJ 5764.27 6170.14 6217.93 6521.54 7020.22 7952.39 8713.08 表9.2 1996—2002 年中国东北、华北、华东15 个省级地区的居民家庭人均收入(元)数据人均收入1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 INCOMEAH 4512.77 4599.27 4770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4 INCOMEBJ 7332.01 7813.16 8471.98 9182.76 10349.69 11577.78 12463.92 INCOMEFJ 5172.93 6143.64 6485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36 INCOMEHB 4442.81 4958.67 5084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68 INCOMEHLJ 3768.31 4090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56 INCOMEJL 3805.53 4190.58 4206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16 INCOMEJS 5185.79 5765.2 6017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64 INCOMEJX 3780.2 4071.32 4251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64 INCOMELN 4207.23 4518.1 4617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52 INCOMENMG 3431.81 3944.67 4353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051 INCOMESD 4890.28 5190.79 5380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36 INCOMESH 8178.48 8438.89 8773.1 10931.64 11718.01 12883.46 13249.8 INCOMESX 3702.69 3989.92 4098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36 INCOMETJ 5967.71 6608.39 7110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56 INCOMEZJ 6955.79 7358.72 7836.76 8427.95 9279.16 10464.67 11715.6

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