Методические указания к самостоятельной работе по дисциплине «Экономико-математические методы и моделирование»

4.3. Методы оценки параметров одновременных уравнений 
Коэффициенты структурной модели могут быть оценены разными 
методами в зависимости от вида системы одновременных уравнений.
Наиболее из них распространены следующие методы оценки:
косвенный МНК (КМНК);
двухшаговый МНК (ДМНК);
трехшаговый МНК (ТМНК);
метод максимального правдоподобия с полной информацией;
метод максимального правдоподобия при ограниченной 
информации.
Косвенный и двухшаговый МНК рассматриваются как традиционные 
методы оценки коэффициентов структурной модели.
КМНК применяется для идентифицируемой системы одновременных 
уравнений, 
а 
ДМНК 
используется 
для 
оценки 
коэффициентов 
сверхидентифицируемой модели.
Метод максимального правдоподобия рассматривается как наиболее 
общий метод оценивания, результаты которого при нормальном распределении 
признаков совпадают с МНК, но при большом числе уравнений системы этот 
метод приводит к достаточно сложным процедурам вычислений. 
Дальнейшим развитием ДМНК является ТМНК. Этот метод пригоден для 
оценки параметров всех видов уравнений структурной модели. Однако при 
некоторых ограничениях на параметры более эффективен ДМНК. 
Процедура применения косвенного метода наименьших квадратов 
(КМНК) предполагает выполнение следующих этапов:
преобразование структурной модели в приведенную форму;
для каждого уравнения приведенной формы модели обычным 
МНК оцениваются приведенные коэффициенты 
.

---

коэффициенты приведенной формы модели трансформируются в 
параметры структурной модели.
Рассмотрим применение КМНК для простейшей идентифицируемой 
модели:
; 
Приведенная форма модели имеет вид:
где , - случайные ошибки приведенной формы.
Применяя, для каждого уравнения этой системы, МНК определяем 
коэффициенты 
.
Соответствующие системы будут выглядеть следующим образом:
(4.3)
(4.4)
Решая системы (4.3), (4.4) находим коэффициенты
, 
,
.
От полученной приведенной формы модели переходим к структурной 
форме модели. Для этого из 2-го уравнения системы (4.2) выражаем х и 
подставляем в 1-е уравнение, получим 1-е уравнение системы (4.1). И наоборот, 
выражая из 1-го уравнения системы (4.2) 
х
и подставляя во 2-е уравнение, 
получаем 2-е уравнение системы (4.1).
При непосредственном применении традиционного МНК к каждому 
уравнению структурной формы результаты могут сильно отличаться от 
результатов применения КМНК.
Если система сверхидентифицируема, то КМНК не даст однозначных 
оценок параметров структурной модели и поэтому он не используется. В этом 
случае можно использовать разные методы, среди которых наиболее 
распространен ДМНК. 
Основная идея ДМНК – получение на основе приведенной формы модели 
для сверхидентифицируемого уравнения теоретических значений эндогенных 
переменных, содержащихся в правой части уравнения.
Затем, подставив их вместо фактических значений, можно применить 
обычный МНК к структурной форме сверхидентифицируемого уравнения.
Если все уравнения системы сверхидентифицируемы, то для оценки 
структурных коэффициентов каждого уравнения используется ДМНК.
 
Если в системе есть точно идентифицируемые уравнения, то структурные 
коэффициенты по ним находятся из системы приведенных уравнений.

---

Пусть дана идентифицируемая модель:
(4.5)
Если на параметр 
b
наложить ограничение, а именно
, то 
система превращается в простейшую сверхидентифицируемую модель
(4.6)
в которой 1-е уравнение уже является сверхидентифицируемым: 
Н=1 (у ), D=1 (х )
, значит
D+1>H.
Второе уравнение является (как и было) точно идентифицируемым:
Н=2 (у , у ), D=1 (х ), D+1=H
.
Применим ДМНК к полученной модели (4.6):