时间序列-联立方程模型的识别

一、识别的概念

（一）为什么要对模型进行识别？

1
2

例如：

3
4

（二）识别的定义

1

上述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。反过来，如果一个模型系统中存在一个不可识别的随机方程，则认为该联立方程模型系统是不可以识别的。

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。

（三）恰好识别与过度识别

• 如果某一个随机方程具有一组参数估计量，称其为恰好识别；
• 如果某一个随机方程具有多组参数估计量，称其为过度识别。

二、从定义出发识别模型

（一）定义识别

均衡模型和简化模型
参数关系
参数关系

（二）模型识别

例1

1
2

例2

1
2

例3

1
2

例4

1
2 注意

如何修改模型使得不可识别的方程变成可以识别？

• 在其它方程中增加变量
• 在该不可识别方程中减少变量
• 必须保持经济意义的合理性

三、结构式识别条件

• 直接从结构模型出发
• 一种规范的判断方法
• 每次用于1个随机方程

1
2

例如：

3
4
5
6

四、简化式识别条件

1
2

例如：

3
4
5
6

五、实际应用中的经验方法

1
2
3

参考资料：
联立方程计量经济学模型的识别