第七章联立方程模型与预测精选PPT.ppt

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1、第七章联立方程模型与预测1第1页，本讲稿共84页内容提要内容提要第一节第一节 联立方程模型的概念联立方程模型的概念第二节第二节 联立方程模型的分类联立方程模型的分类第三节第三节 联立方程模型的识别联立方程模型的识别第四节第四节 联立方程模型的识别条件联立方程模型的识别条件第五节第五节 联立方程模型的估计联立方程模型的估计第六节第六节 案例分析案例分析2第2页，本讲稿共84页第一节第一节 联立方程模型的概念联立方程模型的概念3第3页，本讲稿共84页一、基本概念一、基本概念 联立方程模型：联立方程模型：由一个以上的由一个以上的相互关联相互关联的的单一方程单一方程组成组成的的方程组方程组。每一个单一

2、方程中包含每一个单一方程中包含一个或多个一个或多个相互关联的内相互关联的内生变量。生变量。例例1：需求供给模型需求供给模型4第4页，本讲稿共84页1 1、内生变量、内生变量（Endogenous VariableEndogenous Variable）定义：定义：模型系统决定其取值的变量。模型系统决定其取值的变量。二、联立方程模型的变量类型二、联立方程模型的变量类型5第5页，本讲稿共84页特点：特点：q（1 1）内生变量既受模型中其他变量的影响，同时又影响模）内生变量既受模型中其他变量的影响，同时又影响模型中的其他内生变量。型中的其他内生变量。q（2 2）内生变量一般都直接或间接地受模型系统中

3、随机误差项的影）内生变量一般都直接或间接地受模型系统中随机误差项的影响，所以都是具有某种概率分布的响，所以都是具有某种概率分布的随机变量随机变量。q（3 3）内生变量的变化一般都用模型中的某一个方程来描述，）内生变量的变化一般都用模型中的某一个方程来描述，所以模型中所以模型中每个方程左端的变量每个方程左端的变量（被解释变量）都是（被解释变量）都是内生变内生变量量，但是有些，但是有些内生变量未必就一定是模型中某个方程的被内生变量未必就一定是模型中某个方程的被解释变量解释变量。6第6页，本讲稿共84页2 2、外生变量、外生变量 (Exogenous Variable)(Exogenous Vari

4、able)定义：定义：由模型系统外因素决定其取值的变量。由模型系统外因素决定其取值的变量。特点：特点：（1 1）外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。）外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。（2 2）可控的非随机变量，与随机误差项）可控的非随机变量，与随机误差项不相关不相关。7第7页，本讲稿共84页3 3、前定变量、前定变量（Predetermined VariablePredetermined Variable）定义：定义：模型求解之前就确定了取值的变量。模型求解之前就确定了取值的变量。前定变量前定变量(预定变量预定变量)包括：包括：外生变量外生变量与与滞后内滞后内生变量生变量(Lagg

5、ed Endogenous Variable)(Lagged Endogenous Variable)。特点：特点：（1 1）预定变量与方程中的随机误差项通常是）预定变量与方程中的随机误差项通常是不相关不相关的；的；（2 2）预定变量只能作为解释变量。）预定变量只能作为解释变量。8第8页，本讲稿共84页三、联立方程模型中方程的分类三、联立方程模型中方程的分类1 1、随机方程式（行为方程式）、随机方程式（行为方程式）定义：定义：方程中方程中含有随机项含有随机项和和未知参数未知参数的方程。的方程。2 2、非随机方程式（定义方程式）、非随机方程式（定义方程式）定义：定义：不不含有随机项和未知参数的方

6、程。含有随机项和未知参数的方程。9第9页，本讲稿共84页例例2：三部门凯恩斯模型三部门凯恩斯模型其中：其中：内生变量：内生变量：C Ct t、I It t、Y Yt t；外生变量：外生变量：G Gt t预定内生变量：预定内生变量：Y Yt-1t-1；预定变量：预定变量：G Gt t、Y Yt-1t-1随机方程式：随机方程式：(1)(1)、(2)(2)；非随机方程式：非随机方程式：(3)(3)(1)(2)(3)10第10页，本讲稿共84页四、联立方程模型的特点四、联立方程模型的特点（1 1）由若干个单一方程模型有机地组合而成；）由若干个单一方程模型有机地组合而成；（2 2）便于研究经济变量之间的

7、复杂关系；）便于研究经济变量之间的复杂关系；（3 3）可能同时包含随机方程和确定性方程；）可能同时包含随机方程和确定性方程；（4 4）各个方程中可能含有随机解释变量。）各个方程中可能含有随机解释变量。11第11页，本讲稿共84页第二节第二节 联立方程模型的分类联立方程模型的分类12第12页，本讲稿共84页一一、结结 构构 式式 模模 型型（Structural Structural Form Form ModelModel）1 1、定义、定义q 根据根据经济理论经济理论和和行为规律行为规律建立的描述经济建立的描述经济变量之间变量之间直接关系结构直接关系结构的计量经济方程系统的计量经济方程系统。

8、13第13页，本讲稿共84页结构方程（结构方程（Structural EquationStructural Equation）：）：结构式模型中的结构式模型中的每一个方程。每一个方程。结构参数（结构参数（Structural ParameterStructural Parameter）：）：结构方程中变量的结构方程中变量的参数。参数。结构参数矩阵：结构参数矩阵：所有的结构参数组成的矩阵。所有的结构参数组成的矩阵。完备的结构式模型：完备的结构式模型：方程个数与内生变量个数相同的方程个数与内生变量个数相同的结构式模型。结构式模型。在完备的结构式模型中，独立的结构方程的数目等于内生变量的在完备的结构

9、式模型中，独立的结构方程的数目等于内生变量的数目，每个内生变量都分别由一个方程来描述。数目，每个内生变量都分别由一个方程来描述。14第14页，本讲稿共84页例例1：变换：变换：15第15页，本讲稿共84页结构参数矩阵：结构参数矩阵：内生变量内生变量预定变量预定变量虚拟变量虚拟变量Xt=1(A B)=16第16页，本讲稿共84页例例2：农产品供需模型其中：其中：Y Yt t收入；收入；W Wt t天气指数。天气指数。内生变量：内生变量：D Dt t、D DS S、P Pt t预定变量：预定变量：P Pt-1t-1、W Wt t、Y Yt t17第17页，本讲稿共84页结构参数矩阵：结构参数矩阵：

10、18第18页，本讲稿共84页2 2、估计问题、估计问题（1 1）联立方程偏倚：联立方程偏倚：内生变量作为解释变量的结内生变量作为解释变量的结构方程，参数最小二乘估计量是有偏的。构方程，参数最小二乘估计量是有偏的。（2 2）不存在内生变量作为解释变量，则可以对该结）不存在内生变量作为解释变量，则可以对该结构方程应用构方程应用OLSOLS估计参数。估计参数。19第19页，本讲稿共84页3 3、特点、特点（1 1）模型直观地描述了经济变量之间的关系结）模型直观地描述了经济变量之间的关系结构，模型的经济意义明确。构，模型的经济意义明确。（2 2）模型只反映了各变量之间的直接影响，却无法直）模型只反映了

11、各变量之间的直接影响，却无法直观地反映各变量之间的间接影响和总影响。观地反映各变量之间的间接影响和总影响。（3 3）无法直接运用结构式模型进行预测。）无法直接运用结构式模型进行预测。20第20页，本讲稿共84页二、简化式模型二、简化式模型（Reduced Form ModelReduced Form Model）1 1、定义、定义q指联立方程模型中的每个内生变量只是指联立方程模型中的每个内生变量只是前定变量前定变量和和随机误差项随机误差项的函数。的函数。q简化式方程简化式方程(Reduced Form Equation)(Reduced Form Equation)：简化式模型简化式模型中的每

12、个方程。中的每个方程。q简化式参数简化式参数(Reduced Form Coefficient)(Reduced Form Coefficient)：简化式方简化式方程的参数。程的参数。q简化式参数矩阵：简化式参数矩阵：简化参数组成的矩阵。简化参数组成的矩阵。21第21页，本讲稿共84页2 2、简化式模型的计算过程、简化式模型的计算过程构造途径：构造途径：它是在已知模型所包含的全部前定它是在已知模型所包含的全部前定变量的条件下，变量的条件下，将模型中的每一个内生将模型中的每一个内生变量直接表示为前定变量的线性函数变量直接表示为前定变量的线性函数。22第22页，本讲稿共84页例例3：农产品供需模

13、型(1)(2)(3)将（将（1 1）、（）、（2 2）代入（）代入（3 3），得：），得：(4)23第23页，本讲稿共84页将（将（4 4）代入（）代入（1 1）或（）或（2 2），得：），得：(5)令：令：参数关系式参数关系式24第24页，本讲稿共84页简化式模型为：简化式模型为：整理关系：整理关系：25第25页，本讲稿共84页3 3、简化式模型参数估计量的性质、简化式模型参数估计量的性质利用简化参数的最小二乘估计量和参数利用简化参数的最小二乘估计量和参数关系式得到的结构参数估计量关系式得到的结构参数估计量有偏有偏，但，但具有具有一致性一致性。26第26页，本讲稿共84页4 4、特点、特点v

14、（1 1）简化式方程的解释变量都是与随机误差项不相关的）简化式方程的解释变量都是与随机误差项不相关的前定变前定变量量。v（2 2）简化式参数反映了前定变量对内生变量的）简化式参数反映了前定变量对内生变量的总影响总影响（即直接（即直接影响和间接影响的总和）。影响和间接影响的总和）。v（3 3）利用简化式模型可以直接进行）利用简化式模型可以直接进行预测预测。v（4 4）简化式模型）简化式模型没有没有客观地描述经济系统内各个变量之间的客观地描述经济系统内各个变量之间的内在联系内在联系，模型的，模型的经济含义不明确经济含义不明确。v（5 5）由于简化式模型中作为解释变量的变量中没有内生变）由于简化式模

15、型中作为解释变量的变量中没有内生变量，可以量，可以直接采用普通最小二乘法估计直接采用普通最小二乘法估计每个方程的参数。每个方程的参数。27第27页，本讲稿共84页第三节第三节联立方程模型的识别联立方程模型的识别28第28页，本讲稿共84页定义：定义：指指能否能否从从简化式模型简化式模型参数估计值中参数估计值中推导出推导出结构式模型结构式模型的参数估计值。的参数估计值。一、识别的概念一、识别的概念29第29页，本讲稿共84页二、识别的类型二、识别的类型1 1、不可识别、不可识别（under identified under identified）：无无法法从简化式参数计算出结构式系数。从简化式参

16、数计算出结构式系数。q（1）方程不可识别；）方程不可识别；q（2）模型不可识别：）模型不可识别：有一个方程不可识别，则模型有一个方程不可识别，则模型不可识别。不可识别。30第30页，本讲稿共84页例例1：31第31页，本讲稿共84页2 2、恰好识别（、恰好识别（exactly identifiedexactly identified）：能够：能够从简化式参数中计算出从简化式参数中计算出唯一的唯一的结构式系数。结构式系数。q（1）方程恰好识别：）方程恰好识别：解是唯一的。解是唯一的。q（2）模型恰好识别：）模型恰好识别：模型中每一个方程都是模型中每一个方程都是恰好识别。恰好识别。32第32页，本

17、讲稿共84页例例2：33第33页，本讲稿共84页在例在例2 2的基础上，加入天气条件指数变量的基础上，加入天气条件指数变量R Rt t例例3：34第34页，本讲稿共84页3 3、过度识别（、过度识别（over identified over identified）的方程：）的方程：可以从简化式参数中计算出结构式系数，可以从简化式参数中计算出结构式系数，并且结构式参数的值并且结构式参数的值不是唯一的不是唯一的。q（1）方程过度识别：）方程过度识别：有解，但解不是唯一的。有解，但解不是唯一的。q（2）模型可识别。）模型可识别。35第35页，本讲稿共84页例例4：在例在例3 3的基础上，加入替代品价

18、格变量的基础上，加入替代品价格变量P Pr r36第36页，本讲稿共84页第四节第四节联立方程模型的识别条件联立方程模型的识别条件37第37页，本讲稿共84页一一、结结 构构 方方 程程 识识 别别 的的 阶阶 条条 件件（Order Order ConditionCondition）必要条件必要条件记：记：K K为为结构模型结构模型中内生变量和预定变量总个数；中内生变量和预定变量总个数；M Mi i为第为第i i个个结构方程结构方程中内生变量和预定变量总个数；中内生变量和预定变量总个数；G G为为结构模型结构模型中内生变量，即结构方程的个数。中内生变量，即结构方程的个数。当当K KM Mi

19、iGG1 1时，阶条件成立。时，阶条件成立。q含义：含义：该方程所不包含的模型中变量的数目该方程所不包含的模型中变量的数目大于等于大于等于模模型中方程个数减型中方程个数减1 1。38第38页，本讲稿共84页判别准则：判别准则：（1 1）当当K KM Mi i=G=G1 1时时，此此时时如如果果第第i i个个结结构构方方程程可可识识别，则为恰好识别。别，则为恰好识别。（2 2）当当K KM Mi iGG1 1时时，此此时时如如果果第第i i个个结结构构方方程程可可识别，则为过度识别。识别，则为过度识别。（3 3）当当K KM Mi iGGG1 1 过度识别过度识别（2 2）当）当RankRank

20、（A A0 0 B B0 0）i iG-1G-1，第，第i i个方程不可识别。个方程不可识别。43第43页，本讲稿共84页例：例：(1)(2)(3)(4)结构参数矩阵：结构参数矩阵：144第44页，本讲稿共84页K=7,G=4K=7,G=4（1 1）第一个方程）第一个方程Rank（A0 B0）1=2G1=3Rank（A0 B0）1 G G1=31=3第三个方程过度识别。第三个方程过度识别。48第48页，本讲稿共84页 由于由于方程（方程（4 4）是非随机方程式（定是非随机方程式（定义方程式），所以不需要识别。义方程式），所以不需要识别。（4 4）第四个方程）第四个方程49第49页，本讲稿共84

21、页第五节第五节联立方程模型的估计联立方程模型的估计50第50页，本讲稿共84页一一、间间接接最最小小二二乘乘法法(ILS,(ILS,Indirect Indirect Least Squares)Least Squares)1 1、方法思路、方法思路联联立立方方程程模模型型的的结结构构方方程程中中包包含含有有内内生生解解释释变变量量，不不能能直直接接采采用用OLSOLS估估计计其其参参数数。但但是是对对于于简简化化式式方方程程，由由于于简简化化式式方方程程的的解解释释变变量量均均为为前前定定变变量量，即即外外生生变变量量或或滞滞后后内内生生变变量量，因因而而与与现现期期扰扰动动项项无无关关，故

22、故可可以以采采用用OLSOLS直接估计其参数。直接估计其参数。51第51页，本讲稿共84页所所谓谓间间接接最最小小二二乘乘法法:是是指指先先对对关关于于内内生生变变量量的的简简化化式式方方程程采采用用OLSOLS法法估估计计简简化化式式参参数数，得得到到简简化化式式参参数数估估计计量量，然然后后通通过过参参数数关关系系体体系系，计计算算得得到到结结构构式式参数的估计量。参数的估计量。52第52页，本讲稿共84页2 2、适用范围、适用范围同时具备以下条件，可用同时具备以下条件，可用ILSILS：（1 1）被估计的结构式方程是）被估计的结构式方程是恰好识别恰好识别的。（因为只的。（因为只有恰好识别

23、的结构方程，才能从参数关系体系中得到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）唯一一组结构参数的估计量）（2 2）每个简化式方程的）每个简化式方程的随机扰动项满足古典假设条随机扰动项满足古典假设条件件。（3 3）前定变量之间）前定变量之间不存在高度多重共线性不存在高度多重共线性。53第53页，本讲稿共84页（1 1）判断结构式方程的识别状态。）判断结构式方程的识别状态。（2 2）写出结构式模型对应的简化模型。）写出结构式模型对应的简化模型。（3 3）用用OLSOLS估估计计各各个个简简化化式式方方程程，求求出出简简化化式式参参数数的的估计量；估计量；（4 4）利利

24、用用简简化化式式参参数数的的估估计计值值和和参参数数关关系系式式解出被估计结构方程的结构参数估计值。解出被估计结构方程的结构参数估计值。3 3、具体步骤、具体步骤54第54页，本讲稿共84页4 4、ILSILS参数估计量的统计性质参数估计量的统计性质（1 1）在小样本下有偏，在大样本下渐近无偏。）在小样本下有偏，在大样本下渐近无偏。（2 2）一致性。）一致性。55第55页，本讲稿共84页例例1：两部门宏观经济模型两部门宏观经济模型 解：解：（1 1）判断结构式方程的识别状态。）判断结构式方程的识别状态。56第56页，本讲稿共84页G G1=11=1RankRank（A A0 0 B B0 0）

25、1 1=G=G1 1 满足秩条件，第一个方程可识别。满足秩条件，第一个方程可识别。又又K KM M1 1=4-3=4-3=G G1=11=1满足阶条件，第一个方程恰好识别。满足阶条件，第一个方程恰好识别。K=4,G=2K=4,G=2Rank（A0 B0）1=157第57页，本讲稿共84页式的简化式方程为：式的简化式方程为：（2 2）求解参数关系体系。）求解参数关系体系。即：即：58第58页，本讲稿共84页其中：其中：由上述表达式，不难得到：由上述表达式，不难得到：59第59页，本讲稿共84页（3 3）利用）利用OLSOLS估计简化式模型。估计简化式模型。（4 4）求结构式参数估计值。）求结构式

26、参数估计值。60第60页，本讲稿共84页二、工具变量法二、工具变量法（IVIV，Instrumental Instrumental VariablesVariables）1 1、方法思路、方法思路 用合适的用合适的预定变量预定变量作为作为工具变量工具变量代替结构方程中代替结构方程中的的内生变量内生变量，从而降低解释变量和随机项之间的相关程度，从而降低解释变量和随机项之间的相关程度，再利用再利用OLSOLS进行参数估计。进行参数估计。2 2、适用范围：、适用范围：恰好识别、过度识别。恰好识别、过度识别。61第61页，本讲稿共84页3 3、工具变量具备的条件、工具变量具备的条件（1 1）工具变量与

27、所）工具变量与所“代替代替”的内生变量的内生变量高度相关高度相关。（2 2）与结构方程中的随机误差项）与结构方程中的随机误差项不相关不相关。（3 3）工具变量与结构方程中其它解释变量之间的）工具变量与结构方程中其它解释变量之间的多重多重共线性程度低共线性程度低。（4 4）在同一个结构方程中的）在同一个结构方程中的多个工具变量多个工具变量之间的之间的多多重共线性程度低重共线性程度低。62第62页，本讲稿共84页4 4、步骤、步骤方程一：方程一：选取选取X X3t3t作为作为Y Y2t2t的工具变量：的工具变量：利用利用OLSOLS原理和工具变量法，得正规方程组：原理和工具变量法，得正规方程组：解

28、上述方程组，得解上述方程组，得 a a1 1,a,a2 2,a,a3 3的估计值。的估计值。例例2：63第63页，本讲稿共84页方程二：方程二：选取选取X X1t1t或或X X2t2t作为作为Y Y1t1t的工具变量：的工具变量：同样同样,利用利用OLSOLS原理和工具变量法，得正规方程组：原理和工具变量法，得正规方程组：解上述方程组，得解上述方程组，得 b b1 1,b,b2 2的估计值。的估计值。64第64页，本讲稿共84页5 5、工具变量法参数估计量的统计特性、工具变量法参数估计量的统计特性一一般般情情况况下下，工工具具变变量量法法的的参参数数估估计计量量在在小小样样本本下下是是有有偏偏

29、的的，但但在在大大样样本本下是一致的下是一致的。65第65页，本讲稿共84页三、二阶段最小二乘法三、二阶段最小二乘法(2SLS(2SLS或或TSLS,Two TSLS,Two Stage Least Squares)Stage Least Squares)1 1、方法思路、方法思路 二二阶阶段段最最小小二二乘乘法法是是间间接接最最小小二二乘乘法法和和工工具具变变量量法法的的结结合合，却却同同时时克克服服了了间间接接最最小小二二乘乘法法不不适适用用于于过过度度识识别别的的结结构构方方程程的的特特点点，和和工工具具变变量量法法中中工工具具变变量量选选取取中中带带来来的的缺点。缺点。思路：思路：将所

30、有的预定变量结合起来产生一个将所有的预定变量结合起来产生一个复合变量复合变量，作为作为“最佳最佳”工具变量。作法是将在模型中用作解释变量工具变量。作法是将在模型中用作解释变量的每一个内生变量对模型系统中所有预定变量回归，然后的每一个内生变量对模型系统中所有预定变量回归，然后用回归所得到的这些内生变量的估计值（拟合值）作为工用回归所得到的这些内生变量的估计值（拟合值）作为工具变量，对原结构方程应用工具变量法。具变量，对原结构方程应用工具变量法。66第66页，本讲稿共84页2 2、适用范围：、适用范围：恰好识别、过度识别。恰好识别、过度识别。3 3、TSLSTSLS的使用条件的使用条件（1 1）结

31、构式方程）结构式方程可识别可识别；（2 2）对应结构式方程和简化式方程中的随机误差项）对应结构式方程和简化式方程中的随机误差项满足满足OLSOLS基本假定；基本假定；（3 3）所有的）所有的K K个前定变量与随机项不相关，并且前定个前定变量与随机项不相关，并且前定变量之间不存在严重的多重共线性。变量之间不存在严重的多重共线性。67第67页，本讲稿共84页4 4、具体步骤、具体步骤68第68页，本讲稿共84页 例例3：已知方程（已知方程（1 1）、（）、（2 2）都可识别。）都可识别。q第一步：第一步：写出结构方程对应的简化式方程。写出结构方程对应的简化式方程。（1 1）（2 2）（3 3）（4

32、 4）69第69页，本讲稿共84页 对对（3 3）和和（4 4）运运用用OLSOLS法法进进行行估估计计，求求出出内内生生变量的估计值。变量的估计值。于是有：于是有：不需求出不需求出（5 5）（6 6）70第70页，本讲稿共84页q第二步：第二步：将将(5),(6)(5),(6)分别代入分别代入(1),(2)(1),(2)右边的内生变量右边的内生变量:（7 7）（8 8）对（对（7 7）和（）和（8 8）再次用）再次用OLSOLS法估计：法估计：71第71页，本讲稿共84页5 5、二二阶阶段段最最小小二二乘乘法法参参数数估估计计量量的的统统计计特特性性 q（1 1）小样本下有偏；）小样本下有偏

33、；q（2 2）大样本下是一致和渐近无偏的。）大样本下是一致和渐近无偏的。q（3 3）对于恰好识别方程，）对于恰好识别方程，TSLSTSLS，ILSILS估计结果等估计结果等价。价。72第72页，本讲稿共84页总总 结结建立模型建立模型模型识别模型识别模型估计模型估计模型应用模型应用经济理论经济理论结构式结构式简化式简化式阶条件阶条件秩条件秩条件ILSILS2SLS2SLSIVIV73第73页，本讲稿共84页第六节第六节 案例分析案例分析74第74页，本讲稿共84页设：设：农产品市场均衡模型为：农产品市场均衡模型为：已知，根据秩条件和阶条件，结构式模型是恰好已知，根据秩条件和阶条件，结构式模型是

34、恰好识别的。识别的。要求：要求：1 1、运用、运用ILSILS法对模型进行估计；法对模型进行估计；2 2、运用、运用2SIS2SIS法对模型进行估计；法对模型进行估计；75第75页，本讲稿共84页一、一、ILSILS法估计法估计1 1、求解参数关系体系、求解参数关系体系76第76页，本讲稿共84页得到参数关系体系为：得到参数关系体系为：77第77页，本讲稿共84页2 2、利用、利用OLSOLS估计简化式模型。估计简化式模型。从而有：从而有：78第78页，本讲稿共84页因此，农产品的需求函数和供给函数分别为：因此，农产品的需求函数和供给函数分别为：3 3、求结构式参数估计值。、求结构式参数估计值

35、。79第79页，本讲稿共84页二、二、TSLSTSLS法估计法估计q第一步：第一步：写出结构方程对应的简化式方程。写出结构方程对应的简化式方程。利用利用OLSOLS估计简化式模型：估计简化式模型：P C Y RP C Y R生成新变量：生成新变量：80第80页，本讲稿共84页再利用再利用OLSOLS分别估计需求函数和供给函数：分别估计需求函数和供给函数：需求函数：需求函数：Q C EP YQ C EP Y供给函数：供给函数：Q C EP RQ C EP Rq第二步：第二步：81第81页，本讲稿共84页补充：补充：直接用直接用SystemSystem命令进行命令进行TSLSTSLS估计估计1 1、创建系统、创建系统Objects/new object/system输入结构式模型的随机方程：输入结构式模型的随机方程：Q=C(1)+C(2)*P+C(3)*YQ=C(4)+C(5)*P+C(6)*RINST Y R2 2、估计模型、估计模型点击点击Estimate;选择选择TSLS。82第82页，本讲稿共84页三、预测三、预测运用简化式模型进行预测，方法与单方运用简化式模型进行预测，方法与单方程模型类似。程模型类似。83第83页，本讲稿共84页84第84页，本讲稿共84页