联立方程计量经济学模型(2).doc

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

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
1978
3606
1378
1759
469
1991
21280
7517
10316
3447
1979
4074
1474
2005
595
1992
25864
9636
12460
3768
1980
4551
1590
2317
644
1993
34501
14998
15682
3821
1981
4901
1581
2604
716
1994
46691
19261
20810
6620
1982
5489
1760
2868
861
1995
58511
23877
26945
7689
1983
6076
2005
3183
888
1996
68330
26867
32152
9311
1984
7164
2469
3675
1020
1997
74894
28458
34855
11581
1985
8792
3386
4589
817
1998
79003
29546
36921
12536
1986
10133
3846
5175
1112
1999
82673
30702
39334
12637
1987
11784
4322
5961
1501
2000
89341
32500
42896
13945
1988
14704
5495
7633
1576
2001
98593
37461
45898
15234
1989
16466
6095
8524
1847
2001
107514
42355
48535
16624
1990
18320
6444
9113
2763

（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：

（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：

参数关系体系为：

用普通最小二乘法估计，结果如下：

所以参数估计量为：

所以，得到间接最小二乘估计值为：

（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

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。

结果如下：

综上所述，可知道，对于恰好识别方程，三种方法得到的结论是一样的。

2.以表6.2所示的中国的实际数据为资料，估计下面的联立模型。

表6.2
年份
货币于准货币M2/亿元
国内生产总值GDP/亿元
居民消费价格指数P(1978为100
居民消费CONS/亿元
固定投资I/亿元
1990
15293.4
18319.5
165.2
9113.2
4517
1991
19349.9
21280.4
170.8
10315.9
5594.5
1992
25402.2
25863.7
181.7
12459.8
8080.1
1993
34879.8
34500.7
208.4
15682.4
13072.3
1994
46923.5
46690.7
258.6
20809.8
17042.1
1995
60750.5
58510.5
302.8
26944.5
20019.3
1996
76094.9
68330.4
327.9
32152.3
22913.5
1997
90995.3
74894.2
337.1
34854.6
24941.1
1998
104498.5
79003.3
334.4
36921.1
28406.2
1999
119897.9
82673.1
329.7
39334.4
29854.7
2000
134610.3
89112.5
331
42911.9
32917.7
建立工作文件后，进行如下步骤：

建立联立模型，并命名为MY

在SYSTEM窗口里面定义联立方程组和使用的工具变量。

选择两阶段最小二乘法进行估计。

得到如下输出结果：

所以得到联立方程计量经济学模型的估计表达式为：

3.以Klein（克莱因）联立方程模型为例介绍两阶段最小二乘估计。
首先建立工作文件，数据如表7。
表7 Klein联立方程模型数据
年份
CC
PP
WP
II
KK
XX
WG
GG
TT
AA
1920
39.8
12.7
28.8
2.7
180.1
44.9
2.2
2.4
3.4
-11
1921
41.9
12.4
25.5
-0.2
182.8
45.6
2.7
3.9
7.7
-10
1922
45
16.9
29.3
1.9
182.6
50.1
2.9
3.2
3.9
-9
1923
49.2
18.4
34.1
5.2
184.5
57.2
2.9
2.8
4.7
-8
1924
50.6
19.4
33.9
3
189.7
57.1
3.1
3.5
3.8
-7
1925
52.6
20.1
35.4
5.1
192.7
61
3.2
3.3
5.5
-6
1926
55.1
19.6
37.4
5.6
197.8
64
3.3
3.3
7
-5
1927
56.2
19.8
37.9
4.2
203.4
64.4
3.6
4
6.7
-4
1928
57.3
21.1
39.2
3
207.6
64.5
3.7
4.2
4.2
-3
1929
57.8
21.7
41.3
5.1
210.6
67
4
4.1
4
-2
1930
55
15.6
37.9
1
215.7
61.2
4.2
5.2
7.7
-1
1931
50.9
11.4
34.5
-3.4
216.7
53.4
4.8
5.9
7.5
0
1932
45.6
7
29
-6.2
213.3
44.3
5.3
4.9
8.3
1
1933
46.5
11.2
28.5
-5.1
207.1
45.1
5.6
3.7
5.4
2
1934
48.7
12.3
30.6
-3
202
49.7
6
4
6.8
3
1935
51.3
14
33.2
-1.3
199
54.4
6.1
4.4
7.2
4
1936
57.7
17.6
36.8
2.1
197.7
62.7
7.4
2.9
8.3
5
1937
58.7
17.3
41
2
199.8
65
6.7
4.3
6.7
6
1938
57.5
15.3
38.2
-1.9
201.8
60.9
7.7
5.3
7.4
7
1939
61.6
19
41.6
1.3
199.9
69.5
7.8
6.6
8.9
8
1940
65
21.1
45
3.3
201.2
75.7
8
7.4
9.6
9
1941
69.7
23.5
53.3
4.9
204.5
88.4
8.5
13.8
11.6
10
建立Klein联立方程组，模型如下：
（消费方程）
（投资方程）
（私人工资方程）
（均衡需求恒等式）
（私人利润恒等式）
（私人存量恒等式）
使用的工具变量是：WG GG TT AA PP(-1) KK XX(-1) C

过程如下：

选择System，并起名为KleinModel

在窗口空白处输入方程指令，只要求写行为方程（前3个方程），不需定义方程（后3个方程），最后一行命令列出的是所用工具变量。

对联立方程进行估计：点击system窗口上的estimate键

选择2TSLS即两阶段最小二乘估计

得到如下Klein联立方程的估计结果：

上述输出结果与线性单方程分析相同。

1. 对联立方程组进行预测
联立方程的预测是以上述估计结果为基础进行的。主要分为3步：
第1步：建立模型

出现如下对话框：

第2步：输入定义方程
由于在设定联立方程时没有输入定义方程，因此在求解模型时应该加入，否则，模型只识别System中设定的内生变量。
加入定义方程的方法如下：

输入需要加入的定义方程：

这时模型窗口如下：

第3步：求解模型

模型求解窗口如下：

介绍预测的两种处理方法的操作步骤：
（1） 把某个（某些）内生变量视为外生变量进行预测的方法
过程如下：

在弹出的窗口中选择作为外生变量处理的内生变量

此时预测时就会把CC当作外生变量处理了。

（2） 仅对联立方程模型中部分内生变量进行预测
过程如下：

使用变量追踪模块，在空白处输入想要预测的内生变量名：

则预测结果只给出CC、II、KK、WP这些内生变量的预测值。