1、6.5-6 联立方程模型的单方程估计方法Single-Equation Estimation Methods一、狭义的工具变量法（ IV）二、间接最小二乘法 (ILS)三、二阶段最小二乘法 (2SLS) 四、三种方法的等价性证明五、简单宏观经济模型实例演示六、主分量法的应用七、其它有限信息估计方法简介八、 k级估计式 联立方程计量经济学模型的估计方法分为两大类： 单方程估计方法与系统估计方法 。 所谓单方程估计方法，指每次只估计模型系统中的一个方程，依次逐个估计。 所谓系统估计方法，指同时对全部方程进行估计，同时得到所有方程的参数估计量。 联立方程模型的单方程估计方法不同于单方程模型的估计方法
2、 。 一、狭义的工具变量法（ IV， Instrumental Variables） 方法思路 “ 狭义的工具变量法 ” 与 “ 广义的工具变量法 ” 解决结构方程中与随机误差项相关的内生解释变量问题。 方法原理与单方程模型的 IV方法相同。 模型系统中提供了可供选择的 工具变量，使得 IV方法的应用成为可能。 工具变量的选取 对于联立方程模型的每一个结构方程，例如第 1个方程，可以写成如下形式： 内生解释变量（ g1-1） 个，先决解释变量 k1个。 如果方程是恰好识别的，有（ g1-1） =（ k- k1）。 可以选择 （ k- k1） 个方程没有包含的先决变量作为（ g1-1） 个内生解
3、释变量的工具变量。 IV参数估计量 方程的矩阵表示为 选择方程中 没有包含的先决变量 X0*作为 包含的内生解释变量 Y0的工具变量，得到参数估计量为： 讨论 该 估计量与 OLS估计量的区别是什么？ 该估计量具有什么统计特性？ （ k- k1） 工具变量与（ g1-1） 个内生解释变量的对应关系是否影响参数估计结果？为什么？ IV是否利用了模型系统中方程之间相关性信息？ 对于过度识别的方程，可否应用 IV ？ 为什么？ 对于过度识别的方程，可否应用 GMM ？ 为什么？二、间接最小二乘法(ILS, Indirect Least Squares) 方法思路 联立方程模型的结构方程中包含有内生解释变量，不能直接采用 OLS估计其参数。但是对于简化式方程，可以采用 OLS直接估计其参数。 间接最小二乘法：先对关于内生解释变量的简化式方程采用 OLS估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后通过参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量。 间接最小二乘法只适用于恰好识别的结构方程的参数估计，因为只有恰好识别的结构方程，才能从参数关系体系中得到唯一一组结构参数的估计量。 一般间接最小二乘法的估计过程
