Запишем структурные уравнения в общем виде:
(6.17)
где
– эндогенные переменные;
– экзогенные переменные или лагированные значения эндогенных переменных (предопределенные переменные);
– номер наблюдения;
,
– случайные ошибки.
Будем считать, что в каждом уравнении один из коэффициентов
при какой-либо эндогенной переменной равен единице (условие нормировки, позволяющее разрешить систему (6.17) относительно эндогенных переменных).
Обозначим:
-вектор эндогенных переменных,
-вектор эндогенных переменных,
-вектор ошибок измерения,
матрица коэффициентов
,
матрица коэффициентов
.
Тогда СФМ (6.17) в матричной форме имеет вид:
(6.18)
Будем считать, что
- экзогенные переменные
не коррелированы с ошибками
, - математическое ожидание
равно нулю, - ковариационная матрица ошибок
известна
- Матрица
не зависит от времени и положительно определена, - при
векторы
и
некоррелированы, - матрица
невырождена.
Перейдем от СФМ (6.18) к ПФМ, для чего запишем решение уравнения (6.18):
(6.19)
где
-матрица коэффициентов ПФМ,
– k -вектор ошибок ПФМ.
Если эндогенные переменные
и ошибки
в СФМ коррелированы, обычный МНК дает смещенные и несостоятельные оценки структурных коэффициентов (элементов матриц
и
). Коэффициенты ПФМ (6.19) могут быть оценены состоятельно, т. к. переменные
не коррелированы со структурными ошибками
и, следовательно, с ошибками ПФМ
.
Структурные коэффициенты
и
идентифицируемы, если они могут быть вычислены через коэффициенты матрицы
ПФМ (6.19). Уравнение в СФМ (6.18) называется идентифицируемым, если идентифицируемы все его коэффициенты.
ПФМ (6.19) позволяет состоятельно оценить
элементов матрицы
. В то же время в СФМ (6.18) неизвестными являются
− элементов матрицы
(минус k с учетом условия нормировки) и
элементов матрицы
. Таким образом, превышение числа неизвестных структурных коэффициентов над числом известных коэффициентов ПФМ равно
и, следовательно, в общем случае СФМ (6.18) неидентифицируема. Однако реально часть структурных коэффициентов равна нулю, что позволяет решить задачу идентификации.






