Ненулевое ограничение

Добавление экзогенной переменной не единственный способ, который может привести к идентифицируемости уравнения. В некоторых случаях неидентифицируемая модель может быть идентифицируема путем задания соотношения между структурными коэффициентами.

Рассмотрим неидентифицируемую модель спроса и предложения (10). Улучшим спецификацию модели, введя ограничение на коэффициенты :

(13)Благодаря введению ограничения на коэффициенты уравнение предложения также стало идентифицируемым. Действительно, при использовании ИП можно рассмотреть новую версию модели как систему из четырех уравнений:

(14)

где — цена товара для продавца (сумма, остающаяся у него после уплаты налога).

Последние два уравнения системы (14) являются уравнениями-тождествами и не требуют проверки на идентификацию. ПеременнаяТне включена в уравнение спроса, поэтому она может использоваться как инструментальная дляР. Точно так же эта переменная не включена в уравнение предложения, поэтому она может использоваться как инструментальная для.

В итоге модель в целом является точно определенной {точно идентифицируемой).

Вывод. Ненулевое ограничение позволяет исключить одну объясняющую переменную из уравнения. Если эта переменная эндогенная, для нее не нужно искать инструментальную переменную, если экзогенная, то она освобождается на роль инструментальной для одной из эндогенных переменных, оставшихся в уравнении.

Пример 5.Опишем процедуру оценивания структурной модели (13). Модель имеет две эндогенные переменные (Y, Р) и одну экзогенную (Т).

Было показано, что исходная модель точно идентифицируема, и поэтому для оценки ее структурных коэффициентов используем КМНК.

Разрешая исходную систему относительно Y, Р, получим приведенную систему

где (15)

Пусть имеются следующие наблюдения:

Оцененные уравнения приведенной системы, полученные по выборочным данным с использованием МНК, есть

|

т.е. оценки = 40,= 0,6, = 70,= -1,2.

Тогда соотношения (15) имеют вид

Отсюда получаем следующие оценки структурных коэффициентов:

= 150,= -2, 5,= -50,=3.

Перейти от приведенной формы модели к структурной с учётом

соотношения (14) можно также следующим образом.

Выразив Тиз первого уравнения приведенной формы в виде

и подставив его во второе, получим, т.е.= 150,= -2.

Выразив Тиз первого уравнения приведенной формы в виде

, где, и подставив его во второе, получим, т.е.= -50,= -2.

3. Анализ методов оценивания

Приступать к оцениванию того или иного структурного уравнения системы имеет смысл после того, как установлена его идентифицируемость. Для установления идентифицируемости используется метод ИП.

Для решения точно идентифицируемого уравнения применяется КМНК, а для решения сверхидентифицируемого уравнения — ДМНК.

Сформулируем основные этапы указанных методов.

Этапы КМНК:

1. Структурная модель преобразуется в приведенную форму.

2. Для каждого приведенного уравнения обычным МНК оцениваются приведенные коэффициенты.

3. Оценки приведенных коэффициентов преобразуются в оценки параметров структурных уравнений.

Этапы ДМНК:

1. На основе приведенной формы модели получают для сверхидентифицируемого уравнения теоретические (расчетные) значения эндогенных переменных, содержащихся в правой части уравнения.

2. Подставляя теоретические значения эндогенных переменных вместо их фактических значений в сверхидентифицируемое уравнение и применяя обычный МНК, определяют его структурные коэффициенты.

Метод называется двухшаговым, так как МНК используется дважды: при нахождении теоретических значений эндогенных переменных из приведенной формы модели и при определении структурных коэффициентов по теоретическим значениям эндогенных переменных и исходным данным экзогенных переменных.

Сверхидентифицируемая структурная модель может быть двух типов:

• все уравнения системы сверхидентифицируемы;

• система содержит как сверхидентифицируемые, так и точно идентифицируемые 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.

Для точно идентифицируемых уравнений ДМНК дает тот же результат, что и КМНК.

Пример 6.Рассмотрим следующую идентифицируемую эконометрическую модель с двумя эндогенными (у1, у2) и двумя экзогенными (х1, х2) переменными:

(16) Имеются следующие выборочные данные (усл. ед.):

Для точно идентифицируемой структурной модели применим КМНК.

Приведенная форма модели:

Оцененные уравнения приведенной системы, полученные по выборочным данным с использованием МНК, есть

(17)

Перейдем от приведенной формы модели к структурной. Для этой цели из первого уравнения приведенной формы надо исключить х2, выразив его из второго уравнения:

и подставить в первое, а из второго уравнения следует исключить x1, выразив его из первого уравнения:

и подставить во второе.

В результате получим следующую структурную форму модели:

(18)

Покажем, что для точно идентифицируемых уравнений ДМНК дает тот же результат, что и КМНК.

Из уравнений (17) можно найти расчетные значения эндогенных переменных . Подставляя их вместо фактическихy1,у2 в правую часть структурной модели (16) и применяя обычный МНК к каждому уравнению модели, получим тот же результат, что и при КМНК.

Расчетные данные для использования ДМНК приведены ниже:

Пример 7.В идентифицируемой модели (16) примера 6 наложим ограничение на ее параметры, тогда придем к модели

(19)

В результате первое уравнение стало сверхидентифицируемым: G= 1 (у1),D= 1 (х2) иD>G- 1.

Второе уравнение не изменилось и является точно идентифицируемым: G=2 (у1,y2),D=1(x1) иD=G- 1.

При использовании тех же данных, что и в примере 6, получим ту же систему приведенных уравнений (17).

Для определения структурных коэффициентов второго, точно идентифицируемого уравнения системы (19) применяем КМНК.

Его структурная форма, найденная из системы приведенных уравнений, та же, что и в примере 6.

Для определения структурных коэффициентов первого, сверхидентифицируемого уравнения системы (19) используем ДМНК. На основе второго уравнения приведенной системы (17) находим расчетные значения у2 эндогенной переменной. Подставляя их вместо фактическиху2 в первое уравнение системы (19) и применяя обычный МНК, получим решение поставленной задачи.

Исходные данные для использования ДМНК следующие:

Окончательно рассматриваемая система уравнений составит

Лекция 5