1、一、识别的概念一、识别的概念为什么要对模型进行识别?为什么要对模型进行识别?从一个例子看从一个例子看 消费方程是包含消费方程是包含C C、Y Y和常数项的直接线性方程。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投资方程和国内生产总值方程的某种线性组合(消去(消去I I)所构成的新方程也是包含)所构成的新方程也是包含C C、Y Y和常数项的和常数项的直接线性方程。直接线性方程。如果利用如果利用C C、Y Y的样本观测值并进行参数估计后,的样本观测值并进行参数估计后,很难判断得到的是消费方程的参数估计量还是新很难判断得到的是消费方程的参数估计量还是新组合方程的参数估计量。组合
2、方程的参数估计量。只能认为原模型中的消费方程是不可估计的。只能认为原模型中的消费方程是不可估计的。这种情况被称为不可识别。这种情况被称为不可识别。只有可以识别的方程才是可以估计的。只有可以识别的方程才是可以估计的。识别的定义识别的定义 3种定义:种定义:“如如果果联联立立方方程程模模型型中中某某个个结结构构方方程程不不具具有有确确定定的的统计形式,则称该方程为不可识别。统计形式,则称该方程为不可识别。”“如如果果联联立立方方程程模模型型中中某某些些方方程程的的线线性性组组合合可可以以构构成成与与某某一一个个方方程程相相同同的的统统计计形形式式,则则称称该该方方程程为为不可识别。不可识别。”“根
3、根据据参参数数关关系系体体系系,在在已已知知简简化化式式参参数数估估计计值值时时,如如果果不不能能得得到到联联立立方方程程模模型型中中某某个个结结构构方方程程的的确确定定的的结结构构参参数数估估计计值值,则则称称该该方方程程为为不不可可识识别别。”以是否具有确定的统计形式作为识别的基本定义。以是否具有确定的统计形式作为识别的基本定义。什么是什么是“统计形式统计形式”?什么是什么是“具有确定的统计形式具有确定的统计形式”?模型的识别模型的识别 上述识别的定义是针对结构方程而言的。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模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在
4、识别问题。别问题。如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的,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机方程,则认为该联立方程模型系统是不可以识别的。别的。恒等方程由于不存在参数估计问题,所以也不存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。题时,应该将恒等方程考虑在内。恰
5、好识别恰好识别(Just Identification)与过度识别与过度识别(Overidentification)如果某一个随机方程具有一组参数估计量,称其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;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。为过度识别。二、从定义出发识别模型二、从定义出发识别模型例题例题1 1第第2与第与第3个方程的线性组合得到的新方程具有个方程的线性组合得到的新方程具有与消费方程相同的统计形式,所以消费方程也与消费方程相同的统计形式,所以消费方程也是不可识别的。是不可识别的。第第1与第与第3个方程
6、的线性组合得到的新方程具有个方程的线性组合得到的新方程具有与投资方程相同的统计形式,所以投资方程也与投资方程相同的统计形式,所以投资方程也是不可识别的。是不可识别的。于是,该模型系统不可识别。于是,该模型系统不可识别。参参数数关关系系体体系系由由3个个方方程程组组成成,剔剔除除一一个个矛矛盾盾方方程程,2个个方方程程不不能能求求得得4 4个个结结构构参参数数的的确确定定值值。也证明消费方程与投资方程都是不可识别的。也证明消费方程与投资方程都是不可识别的。例题例题2 2消费方程是可以识别的,因为任何方程的线性消费方程是可以识别的,因为任何方程的线性组合都不能构成与它相同的统计形式。组合都不能构成
7、与它相同的统计形式。投资方程仍然是不可识别的,因为第投资方程仍然是不可识别的,因为第1、第、第2与与第第3个方程的线性组合(消去个方程的线性组合(消去C C)构成与它相同)构成与它相同的统计形式。的统计形式。于是,该模型系统仍然不可识别。于是,该模型系统仍然不可识别。参参数数关关系系体体系系由由6个个方方程程组组成成,剔剔除除2个个矛矛盾盾方方程程,由由4个个方方程程是是不不能能求求得得所所有有5个个结结构构参参数数的的确确定定估估计计值。值。可可以以得得到到消消费费方方程程参参数数的的确确定定值值,证证明明消消费费方方程程可可以以识识别别;因因为为只只能能得得到到它它的的一一组组确确定定值值
8、,所所以以消消费费方程是恰好识别的方程。方程是恰好识别的方程。投资方程都是不可识别的。投资方程都是不可识别的。注注意意:与与例例题题1 1相相比比,在在投投资资方方程程中中增增加加了了1 1个个变变量量,消费方程变成可以识别。消费方程变成可以识别。例题例题3 3消费方程仍然是可以识别的,因为任何方程的消费方程仍然是可以识别的,因为任何方程的线性组合都不能构成与它相同的统计形式。线性组合都不能构成与它相同的统计形式。投资方程也是可以识别的,因为任何方程的线投资方程也是可以识别的,因为任何方程的线性组合都不能构成与它相同的统计形式。性组合都不能构成与它相同的统计形式。于是,该模型系统是可以识别的。
9、于是,该模型系统是可以识别的。参参数数关关系系体体系系由由9个个方方程程组组成成,剔剔除除3个个矛矛盾盾方方程程,在在已已知知简简化化式式参参数数估估计计值值时时,由由6个个方方程程能够求得所有能够求得所有6个结构参数的确定估计值。个结构参数的确定估计值。所所以以也也证证明明消消费费方方程程和和投投资资方方程程都都是是可可以以识识别别的。的。而而且且,只只能能得得到到所所有有6个个结结构构参参数数的的一一组组确确定定值值,所所以以消消费费方方程程和和投投资资方方程程都都是是恰恰好好识识别别的的方程。方程。注注意意:与与例例题题2 2相相比比,在在消消费费方方程程中中增增加加了了1 1个个变量,
10、投资方程变成可以识别。变量,投资方程变成可以识别。例题例题4 4消费方程和投资方程仍然是可以识别的,因为消费方程和投资方程仍然是可以识别的,因为任何方程的线性组合都不能构成与它们相同的任何方程的线性组合都不能构成与它们相同的统计形式。统计形式。于是,该模型系统是可以识别的。于是,该模型系统是可以识别的。参参数数关关系系体体系系由由12个个方方程程组组成成,剔剔除除4个个矛矛盾盾方方程程,在在已已知知简简化化式式参参数数估估计计值值时时,由由8个个方方程程能能够够求求得得所有所有7个结构参数的确定估计值。个结构参数的确定估计值。所以也证明消费方程和投资方程都是可以识别的。所以也证明消费方程和投资
11、方程都是可以识别的。但但是是,求求解解结结果果表表明明,对对于于消消费费方方程程的的参参数数,只只能能得到一组确定值,所以消费方程是恰好识别的方程;得到一组确定值,所以消费方程是恰好识别的方程;而而对对于于投投资资方方程程的的参参数数,能能够够得得到到多多组组确确定定值值,所所以投资方程是过度识别的方程。以投资方程是过度识别的方程。注意:注意:在求解线性代数方程组时,如果方程数目大于未知在求解线性代数方程组时,如果方程数目大于未知数数目,被认为无解;如果方程数目小于未知数数数数目,被认为无解;如果方程数目小于未知数数目,被认为有无穷多解。目,被认为有无穷多解。但是在这里,无穷多解意味着没有确定
12、值,所以,但是在这里,无穷多解意味着没有确定值,所以,如果参数关系体系中有效方程数目小于未知结构参如果参数关系体系中有效方程数目小于未知结构参数估计量数目,被认为不可识别。数估计量数目,被认为不可识别。如果参数关系体系中有效方程数目大于未知结构参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,被认计
13、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。为可以识别,但不是恰好识别,而是过度识别。如何修改模型使不可识别的方程变成可以如何修改模型使不可识别的方程变成可以识别识别或者在其它方程中增加变量;或者在其它方程中增加变量;或者在该不可识别方程中减少变量。或者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。必须保持经济意义的合理性。三、结构式识别条件三、结构式识别条件结构式识别条件结构式识别条件直接从结构模型出发直接从结构模型出发一种规范的判断方法一种规范的判断方法每次用于每次用于1个随机方程个随机方程具体描述为:具体描述为:一般将该条件的前一部分称为一
14、般将该条件的前一部分称为秩条件(秩条件(Rank Condition),用以判断结构方程是否识别;,用以判断结构方程是否识别;将后一部分称为将后一部分称为阶条件(阶条件(Order Conditon),用以,用以判断结构方程恰好识别或者过度识别。判断结构方程恰好识别或者过度识别。例题例题判断第判断第1个结构方程的识别状态个结构方程的识别状态 所以,该方程可以识别。所以,该方程可以识别。因为因为所以,第所以,第1个结构方程为恰好识别的结构方程。个结构方程为恰好识别的结构方程。判断第判断第2个结构方程的识别状态个结构方程的识别状态 所以,该方程可以识别。所以,该方程可以识别。因为因为所以,第所以,
15、第2个结构方程为过度识别的结构方程。个结构方程为过度识别的结构方程。第第3个方程是平衡方程,不存在识别问题。个方程是平衡方程,不存在识别问题。综合以上结果,该联立方程模型是可以识别的。综合以上结果,该联立方程模型是可以识别的。与从定义出发识别的结论一致。与从定义出发识别的结论一致。四、简化式识别条件四、简化式识别条件简化式识别条件简化式识别条件如果已经知道联立方程模型的简化式模型参数,如果已经知道联立方程模型的简化式模型参数,那么可以通过对简化式模型的研究达到判断结构那么可以通过对简化式模型的研究达到判断结构式模型是否识别的目的。式模型是否识别的目的。由于需要首先估计简化式模型参数,所以很少实
16、由于需要首先估计简化式模型参数,所以很少实际应用。际应用。例题例题 需要识别的结构式模型需要识别的结构式模型已知其简化式模型参数矩阵为已知其简化式模型参数矩阵为判断第判断第1个个结构方程结构方程的识别状态的识别状态 所以该方程是可以识别的。又因为所以该方程是可以识别的。又因为所以该方程是恰好识别的。所以该方程是恰好识别的。判断第判断第2个个结构方程结构方程的识别状态的识别状态 所以该方程是可以识别的。又因为所以该方程是可以识别的。又因为所以该方程是过度识别的。所以该方程是过度识别的。判断第判断第3个个结构方程结构方程的识别状态的识别状态 所以该方程是不可识别的。所以该方程是不可识别的。所以该模
17、型是不可识别的。所以该模型是不可识别的。可以从数学上严格证明,简化式识别条件和结构可以从数学上严格证明,简化式识别条件和结构式识别条件是等价的。式识别条件是等价的。计量经济学计量经济学方法与应用方法与应用(李子奈编著,清华大学(李子奈编著,清华大学出版社,出版社,1992年年3月)第月)第104107页。页。讨论:阶条件是确定过度识别的充分必要条件吗讨论:阶条件是确定过度识别的充分必要条件吗?(李子奈,(李子奈,数量经济技术经济研究数量经济技术经济研究,1988年第年第10期)期)五、实际应用中的经验方法五、实际应用中的经验方法当一个联立方程计量经济学模型系统中的方程当一个联立方程计量经济学模
18、型系统中的方程数目比较多时,无论是从识别的概念出发,还数目比较多时,无论是从识别的概念出发,还是利用规范的结构式或简化式识别条件,对模是利用规范的结构式或简化式识别条件,对模型进行识别,困难都是很大的,或者说是不可型进行识别,困难都是很大的,或者说是不可能的。能的。理论上很严格的方法在实际中往往是无法应用理论上很严格的方法在实际中往往是无法应用的,在实际中应用的往往是一些经验方法。的,在实际中应用的往往是一些经验方法。关于联立方程计量经济学模型的识别问题,实关于联立方程计量经济学模型的识别问题,实际上不是等到理论模型已经建立了之后再进行际上不是等到理论模型已经建立了之后再进行识别,而是在建立模
19、型的过程中设法保证模型识别,而是在建立模型的过程中设法保证模型的可识别性。的可识别性。“在建立某个结构方程时,要使该方程包含前面每在建立某个结构方程时,要使该方程包含前面每一个方程中都不包含的至少一个方程中都不包含的至少1个变量(内生或先决个变量(内生或先决变量);同时使前面每一个方程中都包含至少变量);同时使前面每一个方程中都包含至少1个个该方程所未包含的变量,并且互不相同。该方程所未包含的变量,并且互不相同。”该原则的该原则的前一句话是保证该方程的引入不破坏前面已有方前一句话是保证该方程的引入不破坏前面已有方程的可识别性。程的可识别性。只要新引入方程包含前面每一个方程中都只要新引入方程包含
20、前面每一个方程中都不包含的至少不包含的至少1个变量,那么它与前面方程的任意线性组合个变量,那么它与前面方程的任意线性组合都不能构成与前面方程相同的统计形式,原来可以识别的都不能构成与前面方程相同的统计形式,原来可以识别的方程仍然是可以识别的。方程仍然是可以识别的。该原则的该原则的后一句话是保证该新引入方程本身是可以识别的。后一句话是保证该新引入方程本身是可以识别的。只要前面每个方程都包含至少只要前面每个方程都包含至少1个该方程所未包含的变量,个该方程所未包含的变量,并且互不相同。那么所有方程的任意线性组合都不能构成并且互不相同。那么所有方程的任意线性组合都不能构成与该方程相同的统计形式。与该方程相同的统计形式。在实际建模时,将每个方程所包含的变量记录在实际建模时,将每个方程所包含的变量记录在如下表所示的表式中,将是有帮助的。在如下表所示的表式中,将是有帮助的。
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