Проблема идентификации

При переходе от приведенной формы модели к структурной исследователь сталкивается с проблемой идентификации. Идентификация – это единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели.

С позиции идентифицируемости структурные модели можно подразделить на три вида:

– идентифицируемые;

– неидентифицируемые;

– сверхидентифицируемые.

Модель идентифицируема, если все структурные ее коэффициенты определяются однозначно, единственным образом по коэффициентам приведенной формы модели, т. е. если число параметров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели. В этом случае структурные коэффициенты модели оцениваются через параметры приведенной формы модели и модель идентифицируема.

Модель неидентифицируема, если число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов, и в результате структурные коэффициенты не могут быть оценены через коэффициенты приведенной формы модели.

Модель сверхидентифицируема, если число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов. В этом случае на основе коэффициентов приведенной формы можно получить два или более значений одного структурного коэффициента. В этой модели число структурных коэффициентов меньше числа коэффициентов приведенной формы.

Сверхидентифицируемая модель, в отличие от неидентифицируемой, модели практически решаема, но требует для этого специальных методов исчисления параметров.

Структурная модель всегда представляет собой систему совместных уравнений, каждое из которых требуется проверять на идентификацию. Модель считается идентифицируемой, если каждое уравнение системы идентифицируемо. Если хотя бы одно из уравнений системы неидентифицируемо, то и вся модель считается неидентифицируемой. Сверхидентифицируемая модель содержит хотя бы одно сверхидентифицируемое уравнение.

Выполнение условия идентифицируемости модели проверяется для каждого уравнения системы. Чтобы уравнение было идентифицируемо, необходимо, чтобы число предопределенных переменных, отсутствующих в данном уравнении, но присутствующих в системе, было равно числу эндогенных переменных в данном уравнении без одного.

Обозначим через H – число эндогенных переменных в уравнении, а через D – число предопределенных переменных, отсутствующих в уравнении, но присутствующих в системе. Тогда необходимое условие идентификации отдельного уравнения принимает вид:

- уравнение идентифицируемо, если ;

- уравнение сверхидентифицируемо, если ;

- уравнение неидентифицируемо, если .

Если необходимое условие выполнено, то далее проверяется достаточное условие идентификации.

Достаточное условие идентификации – определитель матрицы, составленной из коэффициентов при переменных, отсутствующих в исследуемом уравнении, не равен нулю, и ранг этой матрицы не менее числа эндогенных переменных системы без единицы.

Для решения идентифицируемого уравнения применяется косвенный метод наименьших квадратов, для решения сверхидентифицированных - двухшаговый метод наименьших квадратов.

Косвенный МНК состоит в следующем:

· составляют приведенную форму модели и определяют численные значения ее параметров обычным МНК;

· путем алгебраических преобразований переходят от приведенной формы к уравнениям структурной формы модели, получая тем самым численные оценки структурных параметров.

Двухшаговый МНК заключается в следующем:

· составляют приведенную форму модели и определяют численные значения ее параметров обычным МНК;

· выявляют эндогенные переменные, находящиеся в правой части структурного уравнения, параметры которого определяются двухшаговым МНК, и находят расчетные значения этих эндогенных переменных по соответствующим уравнениям приведенной системы;

· обычным МНК определяют параметры структурного уравнения, используя в качестве исходных данных фактические значения предопределенных переменных и расчетные значения эндогенных переменных, стоящих в правой части уравнения.

Контрольные вопросы:

1. Какие виды систем уравнений применяются в эконометрике? Охарактеризуйте их.

2. Какие методы применяются для нахождения структурных коэффициентов модели для различных видов систем уравнений?

3. Какие переменные называются эндогенными, экзогенными, предопределенными?

4. Что представляют собой структурная и приведенная форма модели?

5. Что понимается под идентификацией модели?

6. На какие виды подразделяются структурные модели с позиции идентифицируемости?

7. Что представляют собой необходимое и достаточное условия идентификации уравнения?

8. В каком случае применяется и что представляет собой косвенный МНК?

9. В каком случае применяется и что представляет собой двухшаговый МНК?

 

Решение типовых задач

Пример 4.2.1.Рассматривается модель протекционизма Сальватора (упрощенная версия):

где – доля импорта в ВВП;

– общее число прошений об освобождении от таможенных пошлин;

– число удовлетворенных прошений об освобождении от таможенных пошлин;

– фиктивная переменная, равная 1 для тех лет, в которые курс доллара на международных валютных рынках был искусственно завышен, и 0-для всех остальных лет;

– реальный ВВП;

– реальный объем чистого экспорта;

– текущий период; – предыдущий период;

ε₁, ε₂ и ε₃ – случайные ошибки.

Задание.

1. Применив необходимое и достаточное условие идентификации определить, идентифицировано ли каждое из уравнений модели.

2. Определить метод оценки параметров модели.

3. Записать приведенную форму модели в общем виде.

Решение.

1. Модель представляет с собой систему взаимосвязанных (одновременных) уравнений. Для ответа на вопрос о способе оценки параметров модели проверим каждое ее уравнение на идентификацию.

Модель включает три эндогенные переменные ( , , ) и четыре предопределенные переменные (три экзогенные , , и одну лаговую эндогенную ).

Проверим необходимое условие идентификации для уравнений модели.

1 уравнение.

Это уравнение включает три эндогенные переменные ( , , ) и две предопределенные ( и ). Следовательно, число предопределенных переменных, не входящих в это уравнение, плюс 1, равно числу эндогенных переменных, входящих в уравнение: 2+1=3. Уравнение идентифицировано.

2 уравнение.

Это уравнение включает три эндогенные переменные ( , , ) и одну предопределенную ( ). Следовательно, число предопределенных переменных, не входящих в это уравнение, плюс 1, больше числа эндогенных переменных, входящих в уравнение: 3+1>3. Уравнение сверхидентифицировано.

3 уравнение.

Это уравнение включает три эндогенные переменные ( , , ) и одну предопределенную ( ). Следовательно, число предопределенных переменных, не входящих в это уравнение, плюс 1, больше числа эндогенных переменных, входящих в уравнение: 3+1>3. Уравнение сверхидентифицировано.

Проверим для каждого из уравнений достаточное условие идентификации. Для этого составим матрицу коэффициентов при переменных модели:

 

1 уравнение	-1
2 уравнение		-1
3 уравнение			-1

 

В соответствии с достаточным условием идентификации определитель матрицы коэффициентов, не входящих в исследуемое уравнение, не должен быть равен нулю, а ранг матрицы должен быть не менее, чем число эндогенных переменных модели минус 1, т.е. в данной задаче больше или равен 3-1=2.

1 уравнение.

Матрица коэффициентов при переменных, не входящих в уравнение, имеет вид

.

Ее определитель . Ранг этой матрицы . Следовательно, для 1 уравнения достаточное условие выполняется, это уравнение точно идентифицируемо.

2 уравнение.

Матрица коэффициентов при переменных, не входящих в уравнение, имеет вид

.

Ранг этой матрицы , так как она содержит отличный от нуля минор второго порядка . Следовательно, для 2 уравнения достаточное условие выполняется, это уравнение сверхидентифицируемо.

3 уравнение.

Матрица коэффициентов при переменных, не входящих в уравнение, имеет вид

.

Ранг этой матрицы , так как она содержит отличный от нуля минор второго порядка . Следовательно, для 3 уравнения достаточное условие выполняется, это уравнение сверхидентифицируемо.

2. Таким образом, система в целом сверхидентифицируема, для оценки ее параметров можно применить двухшаговый метод наименьших квадратов.

3. Запишем приведенную форму модели в общем виде:

Пример 4.2.2.Рассматривается структурная модель вида:

Задание.

1. Применив необходимое и достаточное условие идентификации определить, идентифицировано ли каждое из уравнений модели.

2. Определить метод оценки параметров модели.

3. Записать приведенную форму модели в общем виде.

4. Исходя из приведенной формы модели уравнений

найти структурные коэффициенты модели.

Решение.

1. Модель представляет с собой систему взаимосвязанных (одновременных) уравнений. Для ответа на вопрос о способе оценки параметров модели проверим каждое ее уравнение на идентификацию.

Модель включает три эндогенные переменные ( , , ) и три предопределенные переменные (экзогенные , , ).

Проверим необходимое условие идентификации для уравнений модели.

1 уравнение.

Это уравнение включает две эндогенные переменные ( и ) и две предопределенные ( и ). Следовательно, число предопределенных переменных, не входящих в это уравнение, плюс 1, равно числу эндогенных переменных, входящих в уравнение: 1+1=2. Уравнение идентифицировано.

2 уравнение.

Это уравнение включает три эндогенные переменные ( , , ) и одну предопределенную ( ). Следовательно, число предопределенных переменных, не входящих в это уравнение, плюс 1, равно числу эндогенных переменных, входящих в уравнение: 2+1=3. Уравнение идентифицировано.

3 уравнение.

Это уравнение включает две эндогенные переменные ( и ) и две предопределенные ( и ). Следовательно, число предопределенных переменных, не входящих в это уравнение, плюс 1, равно числу эндогенных переменных, входящих в уравнение: 1+1=2. Уравнение идентифицировано.

Проверим для каждого из уравнений достаточное условие идентификации. Для этого составим матрицу коэффициентов при переменных модели:

 

1 уравнение	-1
2 уравнение		-1
3 уравнение

1 уравнение.

Матрица коэффициентов при переменных, не входящих в уравнение, имеет вид

.

Определитель матрицы , а ранг матрицы , что не менее чем число эндогенных переменных системы минус один. Следовательно, для первого уравнения достаточное условие идентификации выполнено, уравнение точно идентифицируемо.

2 уравнение.

Матрица коэффициентов при переменных, не входящих в уравнение, имеет вид

.

Определитель матрицы , а ранг матрицы , что не менее чем число эндогенных переменных системы минус один. Следовательно, для второго уравнения достаточное условие идентификации выполнено, уравнение точно идентифицируемо.

3 уравнение.

Матрица коэффициентов при переменных, не входящих в уравнение, имеет вид

.

Определитель матрицы , а ранг матрицы , что не менее чем число эндогенных переменных системы минус один. Следовательно, для третьего уравнения достаточное условие идентификации выполнено, уравнение точно идентифицируемо.

2. Все уравнения системы точно идентифицируемы, следовательно, система в целом точно идентифицируема, для оценки ее параметров может быть применен косвенный метод наименьших квадратов.

3. Запишем приведенную форму модели в общем виде:

4. Вычисление структурных коэффициентов модели:

1) из третьего уравнения приведенной формы выразим х₂(так как его нет в первом уравнении структурной формы)

Данное выражение содержит переменные у₃, х₁и х₃, которые входят в правую часть первого уравнения структурной формы модели (СФМ). Подставим полученное выражение х₂в первое уравнение приведенной формы модели (ПФМ)

Откуда получим первое уравнение СФМ в виде

2) во втором уравнении СФМ нет переменных x₁и х₃. Структурные параметры второго уравнения СФМ можно будет определить в два этапа.

Первый этап: выразим x₁в данном случае из первого или третьего уравнения ПФМ. Например, из первого уравнения

Подстановка данного выражения во второе уравнение ПФМ не решило бы задачу до конца, так как в выражении присутствует х₃, которого нет в СФМ.

Выразим х₃из третьего уравнения ПФМ

Подставим его в выражение для x₁

Второй этап: аналогично, чтобы выразить х₃через искомые y₁, у₃и x₂, заменим в выражении х₃значение x₁на полученное из первого уравнения ПФМ

Следовательно,

Подставим полученные x₁и х₃ во второе уравнение ПФМ

В результате получаем второе уравнение СФМ

3) из второго уравнения ПФМ выразим x₂, так как его нет в третьем уравнении СФМ

Подставим полученное выражение в третье уравнение ПФМ

В результате получаем третье уравнение СФМ

Таким образом, СФМ примет вид

Пример 4.2.3.Изучается модель вида

где y_t – валовый национальный доход;

y_t-1 – валовый национальный доход предшествующего года;

C_t – личное потребление;

D_t – конечный спрос (помимо личного потребления);

ε₁ и ε₂ – случайные составляющие.

Информация за девять лет о приросте всех показателей дана в таблице 4.2.1.

 

Таблица 4.2.1.

 

Год	Dt	yt-1	yt	Ct	Год	Dt	yt-1	yt	Ct
	6,8	46,7	3,1	7,4		44,7	17,8	37,2	8,6
	22,4	3,1	22,8	30,4		23,1	37,2	35,7	30,0
	17,3	22,8	7,8	1,3		51,2	35,7	46,6	31,4
	12,0	7,8	21,4	8,7		32,3	46,6		39,1
	5,9	21,4	17,8	25,8	Σ	215,7	239,1	248,4	182,7

 

Для данной модели была получена система приведенных уравнений

Задание.

1. Применив необходимое и достаточное условие идентификации, определить, идентифицировано ли каждое из уравнений модели.

2. Рассчитать параметры первого уравнения структурной модели.

Решение.

1. В данной модели две эндогенные переменные (y_t и C_t) и две экзогенные переменные (D_t и y_t-1). Второе уравнение точно идентифицировано, так как содержит две эндогенные переменные и не содержит одну экзогенную переменную из системы. Иными словами, для второго уравнения имеем по счетному правилу идентификации равенство: 2=1+1.

Первое уравнение сверхидентифицировано, так как в нем на параметры при C_t и D_t наложено ограничение: они должны быть равны. В этом уравнении содержится одна эндогенная переменная y_t. Переменная C_t в данном уравнении не рассматривается как эндогенная, так как она участвует в уравнении не самостоятельно, а вместе с переменной D_t. В данном уравнении отсутствует одна экзогенная переменная, имеющаяся в системе. По счетному правилу идентификации получаем: 1 + 1 = 2: D + 1 > Н. Это больше, чем число эндогенных переменных в данном уравнении, следовательно, система сверхидентифицирована.

2. Для определения параметров сверхидентифицированной модели используется двухшаговый метод наименьших квадратов.

Шаг 1. На основе системы приведенных уравнений по точно идентифицированному второму уравнению определим теоретические значения эндогенной переменной C_t. Для этого в приведенное уравнение

подставим значения D_t и y_t-1, имеющиеся в условии задачи. Полученные значения обозначим (i = 1,...,9) (табл. 4.2.2).

Шаг 2. По сверхидентифицированному уравнению структурной формы модели заменяем фактические значения C_t на теоретические и рассчитываем новую переменную (табл. 4.2.2).

Таблица 4.2.2.

 

Год	Dt			Год	Dt
	6,8	20,4	27,2		44,7	27,4	72,1
	22,4	16,84	39,2		23,1	24,0	47,1
	17,3	19,1	36,4		51,2	33,2	84,4
	12,0	14,3	26,3		32,3	29,0	61,3
	5,9	15,0	20,9	Σ	215,7	199,2	414,9

 

Далее к сверхидентифицированному уравнению применяется метод наименьших квадратов. Обозначим новую переменную через Z. Решаем уравнение . С помощью МНК получим a₁ = 13,4; b₁ = 1,4.

Запишем первое уравнение структурной модели

.

Пример 4.2.4.Рассматривается следующая модель:

где C_t – расходы на потребление в период t;

Y_t – совокупный доход период t:

I_t – инвестиции в период t;

r_t – процентная ставка в период t;

M_t – денежная масса в период t;

G_t – государственные расходы в период t;

C_t-1 – расходы на потребление в период t-1;

I_t-1 – инвестиции в период t-1;

- текущий период; – предыдущий период;

ε₁, ε₂ и ε₃ – случайные ошибки.

Задание.

1. В предположении, что имеются временные ряды данных по всем переменным модели, предложить способ оценки ее параметров.

2. Как изменится ваш ответ на вопрос п. 1, если из модели исключить тождество дохода?

Решение.

1. Модель представляет собой систему одновременных уравнений. Для ответа на вопрос о способе оценки параметров модели проверим каждое ее уравнение на идентификацию.

Модель включает четыре эндогенные переменные (С_t, I_t, Y_t, и r_t) и четыре предопределенные переменные (две экзогенные переменные – M_t и G_t ( и две

лаговые эндогенные переменные – C_t-1 и I_t-1).

Проверим необходимое условие идентификации для уравнений модели.

1 уравнение.

Это уравнение включает две эндогенные переменные (С_t и Y_t) и одну предопределенную переменную (C_t-1). Следовательно, число предопределенных переменных, не входящих в это уравнение, плюс 1, больше числа эндогенных переменных, входящих в уравнение: 3 + 1 > 2. Уравнение сверхидентифицировано.

2 уравнение.

Это уравнение включает две эндогенные переменные (I_t и r_t) и не включает три предопределенные переменные. Как и 1-е уравнение, оно сверхидентифицировано.

3 уравнение.

3-е уравнение тоже включает две эндогенные переменные (Y_t, и r_t) и не включает три предопределенные переменные. Это уравнение сверхидентифицировано.

4 уравнение.

Это уравнение представляет собой тождество, параметры которого известны. Необходимости в его идентификации нет.

Проверим для каждого из уравнений достаточное условие идентификации. Для этого составим матрицу коэффициентов при переменных модели

 

	Ct	Yt	Ct-1	It	rt	It-1	Mt	Gt
1 уравнение	-1	b11	b12
2 уравнение				-1	b21	b22
3 уравнение		b31			-1		b32
4 уравнение		-1

 

В соответствии с достаточным условием идентификации определитель матрицы коэффициентов при переменных, не входящих в исследуемое уравнение, не должен быть равен нулю, а ранг матрицы должен быть не менее числа эндогенных переменных модели минус 1, т. е. 4–1=3.

1 уравнение.

Матрица коэффициентов при переменных, не входящих в уравнение, имеет вид

Ее ранг равен 3, так как определитель квадратной подматрицы этой

матрицы не равен нулю

Достаточное условие идентификации для 1-го уравнения выполняется.

2 уравнение.

Выпишем матрицу коэффициентов при переменных, не входящих в уравнение

Ее ранг равен 3, так как определитель квадратной подматрицы 3х3 этой

матрицы не равен нулю

Достаточное условие идентификации для 2-го уравнения выполняется.

3 уравнение.

Выпишем матрицу коэффициентов при переменных, не входящих в уравнение

Ее ранг равен трем, так как имеется квадратная подматрица этой матрицы, определитель которой не равен нулю.

Достаточное условие идентификации для 3-го уравнения выполняется.

Таким образом, все уравнения модели сверхидентифицированы. Для оценки параметров каждого из уравнений будем применять двухшаговый МНК.

Шаг 1. Запишем приведенную форму модели в общем виде

где ν₁, ν₂, ν₃, ν₄ – случайные ошибки.

Определим параметры каждого из приведенных выше уравнений в отдельности обычным МНК. Затем найдем расчётные значения эндогенных переменных Y_t, r_t используемых в правой части структурной модели, подставляя в каждое равнение приведенной формы соответствующее значение предопределенных переменных.

Шаг 2. В исходных структурных уравнениях заменим эндогенные переменные, выступающие в качестве факторных признаков, их расчетными значениями

Применяя к каждому из полученных уравнений в отдельности обычный МНК, определим структурные параметры a₁, b₁₁, b₁₂, a₂, b₂₁,b₂₂, a₃, b₃₁, и b₃₂.

2. Если из модели исключить тождество дохода, число предопределенных переменных модели уменьшится на 1 (из модели будет исключена переменная G_t). Число эндогенных переменных модели также снизится на единицу – переменная Y_t станет экзогенной. В правых частях функции потребления и функции денежного рынка будут находиться только предопределенные переменные. Функция инвестиций постулирует зависимость эндогенной переменной I_t, от эндогенной переменной r_t (которая зависит только от предопределенных переменных) и предопределенной переменной I_t-1. Таким образом, мы получим рекурсивную систему. Ее параметры можно оценивать обычным МНК, и нет необходимости исследования системы уравнений на идентификацию.