文档介绍：联立方程计量经济学模型识别
一、识别的概念
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⒈为什么要对模型进行识别？
从一个例子看
消费方程是包含C、Y和常数项的直接线性方程。
投资方程和国内生产总值方程的某种线性组合判断结构方程是否识别；
将后一部分称为阶条件（Order Conditon），用以判断结构方程恰好识别或者过度识别。
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⒉例题
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判断第1个结构方程的识别状态
所以，该方程可以识别。
因为
所以，第1个结构方程为恰好识别的结构方程。
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判断第2个结构方程的识别状态
所以，该方程可以识别。
因为
所以，第2个结构方程为过度识别的结构方程。
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第3个方程是平衡方程，不存在识别问题。
综合以上结果，该联立方程模型是可以识别的。
与从定义出发识别的结论一致。
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四、简化式识别条件
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⒈简化式识别条件
如果已经知道联立方程模型的简化式模型参数，那么可以通过对简化式模型的研究达到判断结构式模型是否识别的目的。
由于需要首先估计简化式模型参数，所以很少实际应用。
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⒉例题
需要识别的结构式模型
已知其简化式模型参数矩阵为
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判断第1个结构方程的识别状态
所以该方程是可以识别的。又因为
所以该方程是恰好识别的。
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判断第2个结构方程的识别状态
所以该方程是可以识别的。又因为
所以该方程是过度识别的。
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判断第3个结构方程的识别状态
所以该方程是不可识别的。
所以该模型是不可识别的。
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可以从数学上严格证明，简化式识别条件和结构式识别条件是等价的。
《计量经济学—方法与应用》（李子奈编著，清华大学出版社，1992年3月）第104—107页。
讨论：阶条件是确定过度识别的充分必要条件吗？（李子奈，《数量经济技术经济研究》，1988年第10期）
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五、实际应用中的经验方法
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当一个联立方程计量经济学模型系统中的方程数目比较多时，无论是从识别的概念出发，还是利用规范的结构式或简化式识别条件，对模型进行识别，困难都是很大的，或者说是不可能的。
理论上很严格的方法在实际中往往是无法应用的，在实际中应用的往往是一些经验方法。
关于联立方程计量经济学模型的识别问题，实际上不是等到理论模型已经建立了之后再进行识别，而是在建立模型的过程中设法保证模型的可识别性。
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“在建立某个结构方程时，要使该方程包含前面每一个方程中都不包含的至少1个变量（内生或先决变量）；同时使前面每一个方程中都包含至少1个该方程所未包含的变量，并且互不相同。”
该原则的前一句话是保证该方程的引入不破坏前面已有方程的可识别性。只要新引入方程包含前面每一个方程中都不包含的至少1个变量，那么它与前面方程的任意线性组合都不能构成与前面方程相同的统计形式，原来可以识别的方程仍然是可以识别的。
该原则的后一句话是保证该新引入方程本身是可以识别的。只要前面每个方程都包含至少1个该方程所未包含的变量，并且互不相同。那么所有方程的任意线性组合都不能构成与该方程相同的统计形式。
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在实际建模时，将每个方程所包含的变量记录在如下表所示的表式中，将是有帮助的。
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1 vvvvvvvvvvvvvv
2 过眼云烟的
3 古古怪怪 的的
4 的防电风扇 的的
5 的的
6男的的
7古古怪
8vvvvvvv
9方法
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