第四章六计量经济学-联立方程模型的估计方法选择和模型检验课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,4.6,联立方程计量经济学模型的估计方法选择和模型检验,一、模型估计方法的比较,二、为什么普通最小二乘法被普遍采用,三、模型的检验,一、模型估计方法的比较,大样本估计特性的比较,在大样本的情况下，各种参数估计方法的统计特性可以从数学上进行严格的证明，因而也可以将各种方法按照各个性质比较优劣。,按渐近无偏性比较优劣,除了,OLS,方法外，所有方法的参数估计量都具有大样本下渐近无偏性。因而，除了,OLS,方法最差外，其它方法无法比较优劣,。,按渐近有效性比较优劣,OLS,非一致性估计，未利用任何单方程外的信息；,IV,利用了模型系统部分先决变量的数据信息；,2SLS,、,LIML,利用了模型系统全部先决变量的数据信息；,3SLS,、,FIML,利用了模型系统全部先决变量的数据信息和结构方程相关性信息。,小样本估计特性的,Monte Carlo,试验,参数估计量的大样本特性只是理论上的，实际上并没有“大样本”，所以，对小样本估计特性进行比较更有实际意义。,而在小样本的情况下，各种参数估计方法的统计特性无法从数学上进行严格的证明，因而提出了一种,Monte Carlo,试验方法。,Monte Carlo,试验方法在经济实验中被广泛采用。,小样本估计特性的,Monte Carlo,试验过程,第一步,：利用随机数发生器产生随机项分布的一组样本；,第二步,：代入已经知道结构参数和先决变量观测值的结构模型中；,第三步,：计算内生变量的样本观测值；,第四步,：选用各种估计方法估计模型的结构参数。,上述步骤反复进行数百次，得到每一种估计方法的参数估计值的序列。,第五步,：对每种估计方法的参数估计值序列进行统计分析；,第六步,：与真实参数（即试验前已经知道的结构参数）进行比较，以判断各种估计方法的优劣。,小样本估计特性实验结果比较,无偏性,OLS 2SLS 3SLS,（,LIML,，,FIML,）,最小方差性,LIML 2SLS FIML OLS,最小均方差性,OLS LIML 2SLS 3SLS,（,FIML,）,为什么,OLS,具有最好的最小方差性？,方差的计算公式：,均方差的计算公式：,前者反映估计量偏离实验均值的程度；后者反映估计量偏离真实值的程度。所以尽管,OLS,具有最小方差性，但是由于它是有偏的，偏离真实值最为严重，所以它的最小均方差性仍然是最差的。,二、为什么普通最小二乘法被普遍采用,小样本特性,充分利用样本数据信息,确定性误差传递,样本容量不支持,实际模型的递推（,Recurred,）结构,三、模型的检验,包括单方程检验和方程系统的检验。,凡是在单方程模型中必须进行的各项检验，对于联立方程模型中的结构方程，以及应用,2SLS,或,3SLS,方法过程中的简化式方程，都是适用的和需要的。,模型系统的检验主要包括：,拟合效果检验,将样本期的先决变量观测值代入估计后的模型，求解该模型系统，得到内生变量的估计值。将估计值与实际观测值进行比较，据此判断模型系统的拟合效果。,模型的求解方法：迭代法。,为什么不直接求解？,常用的判断模型系统拟合效果的检验统计量是“均方百分比误差”，用,RMS,表示。,当,RMS,i,=0,，表示第,i,个内生变量估计值与观测值完全拟合。,一般地，在,g,个内生变量中，,RMS5%,的变量数目占,70%,以上，并且每个变量的,RMS,不大于,10%,，则认为模型系统总体拟合效果较好。,预测性能检验,如果样本期之外的某个时间截面上的内生变量实际观测值已经知道，这就有条件对模型系统进行预测检验。,将该时间截面上的先决变量实际观测值代入模型，计算所有内生变量预测值，并计算其相对误差。,一般认为，,RE5%,的变量数目占,70%,以上，并且每个变量的相对误差不大于,10%,，则认为模型系统总体预测性能较好。,方程间误差传递检验,寻找模型中描述主要经济行为主体的经济活动过程的、方程之间存在明显的递推关系的关键路径。,在关键路径上进行误差传递分析，可以检验总体模型的模拟优度和预测精度。,例如，计算：,称为冯诺曼比，,如果误差在方程之间没有传递，该比值为,0,。,样本点间误差传递检验,在联立方程模型系统中，由于经济系统的动态性，决定了有一定数量的滞后内生变量。,由于滞后内生变量的存在，使得模型预测误差不仅在方程之间传递，而且在不同的时间截面之间，即样本点之间传递。,必须对模型进行,滚动预测检验,。,给定,t=1,时的所有先决变量的观测值，,包括滞后内生变量,，求解方程组，得到内生变量,Y,1,的预测值；,对于,t=2,，只外生给定外生变量的观测值，,滞后内生变量则以前一时期的预测值代替,，求解方程组，得到内生变量,Y,2,的预测值；,逐年滚动预测，直至得到,t=n,时的内生变量,Y,n,的预测值；,求出该滚动预测值与实际观测值的相对误差。,将,t=n,时的所有先决变量的观测值，,包括滞后内生变量的实际观测值，,代入模型，求解方程组，得到内生变量,Y,n,的非滚动预测值；,求出该非滚动预测值与实际观测值的相对误差。,比较两种结果，二者的差异表明模型预测误差在不同的时间截面之间的传递。,