石河子大学：《计量经济学》课程PPT教学课件（硕士生）第三章 联立方程计量经济模型理论方法 Theory and Methodology of Simultaneous-Equations Econometrics Model 3.4 联立方程计量经济学模型的系统估计方法 the Systems Estimation Methods

§6.4联立方程计量经济学模型的系统 估计方法 the Systems Estimation Methods 一、】 联立方程模型随机误差项方差一协 方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介

§6.4联立方程计量经济学模型的系统 估计方法 the Systems Estimation Methods 一、联立方程模型随机误差项方差—协 方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介

一、联立方程模型随机误差项方 差一协方差矩阵

一、联立方程模型随机误差项方 差—协方差矩阵

1.随机误差项的同期相关性 ·随机误差项的相关性不仅存在于每个结构方程 不同样本点之间，而且存在于不同结构方程之 间。 。 对于不同结构方程的随机误差项之间，不同时 期互不相关，只有同期的随机误差项之间才相 关，称为具有同期相关性

⒈随机误差项的同期相关性 • 随机误差项的相关性不仅存在于每个结构方程 不同样本点之间，而且存在于不同结构方程之 间。 • 对于不同结构方程的随机误差项之间，不同时 期互不相关，只有同期的随机误差项之间才相 关，称为具有同期相关性

2.具有同期相关性的方差一协方差矩阵 YB+XT=N Y=ZA+N ya Y,=Z,△，+N, Y= 三 Z.=(Yo xo) yin 0

⒉具有同期相关性的方差—协方差矩阵 Y+ X =  Y = Z +  ~ Y =             Y Y Yg 1 2  Y y y y i i i in =             1 2  Yi = Zi i + i ~ Z (Y X ) i i i = 0 0    i i = i       0 0

假设： ·对于一个结构方程的随机误差项，在不同样本 点之间，具有同方差性和序列不相关性。即 Cov(N,)=o2I ·对于不同结构方程的随机误差项之间，具有且仅 具有同期相关性。即 Cov(NN)=o,I

假设： • 对于一个结构方程的随机误差项，在不同样本 点之间，具有同方差性和序列不相关性。即 Cov i ii ( ~  ) =  2 I • 对于不同结构方程的随机误差项之间，具有且仅 具有同期相关性。即 Cov i j ij ( ~ , ~   ) =  I

于是，联立方程模型系统随机误差项方差一协方 差矩阵为： GiI OpI 01g1 Cov(N) 02I 0a1 02g 0g1I( g2I 88 =∑⑧I =2

于是，联立方程模型系统随机误差项方差—协方 差矩阵为： Cov g g g g gg ( ~ ) =                        11 2 12 1 21 22 2 2 1 2 2 I I I I I I I I I    =  =   I

二、三阶段最小二乘法简介 (3SLS,Three Stages Least Squares)

二、三阶段最小二乘法简介 (3SLS,Three Stages Least Squares)

1概念 ·3SLS是由Zellner和Theil-于1962年提出的同时 估计联立方程模型全部结构方程的系统估计方 法。 。 其基本思路是3SLS=2SLS+GLS 即首先用2SLS估计模型系统中每一个结构方 程，然后再用GLS估计模型系统

⒈概念 • 3SLS是由Zellner和Theil于1962年提出的同时 估计联立方程模型全部结构方程的系统估计方 法。 • 其基本思路是 3SLS=2SLS+GLS 即首先用2SLS估计模型系统中每一个结构方 程，然后再用GLS估计模型系统

2.三阶段最小二乘法的步骤 (1)用2SLS估计结构方程 Y=Z,△，+N 得到方程随机误差项的估计值

⒉三阶段最小二乘法的步骤 ⑴ 用2SLS估计结构方程 Yi = Zi i + i ~ 得到方程随机误差项的估计值

Z,=(YX)一Y0=XTΠ+E OLS =X(XX)X 估计 之，=(X) OLS估计 △，=(22，)2X =立，△，e=-

Z (Y X ) i i i = 0 0 Y0 X 0 0 i i i =  +    Y0 X 0 X(X X) X Y 1 0 i i i = =   −  ( )   Zi Y X i i = 0 0  (   )   i = i i i Yi   − Z Z Z 1     Yi = Zi i e y y il = il − il   OLS 估计 OLS估计