2015-05-18
290
5.1.1. Необходимое условие идентификации(порядковое условие) формулируется следующим образом:
если 
, то уравнение идентифицируемо;
если 
, то уравнение неидентифицируемо;
если 
, то уравнение сверхидентифицируемо,
где 
– число предопределенных переменных отсутствующих в уравнении, но присутствующих в системе; 
– число эндогенных переменных в рассматриваемом уравнении.
5.1.2. Достаточное условие идентификации (ранговое условие): ранг матрицы, составленной из коэффициентов при переменных, отсутствующих в рассматриваемом уравнении, не менее числа эндогенных переменных системы без единицы.
5.1.3. Оценки коэффициентов внешне не связанной системы регрессионных уравнений:
,
где 
– ковариационная матрица между случайными составляющими регрессионных моделей, входящих в систему. В практических расчетах заменяется оценкой 
, получаемой для случайных остатков.
5.1.4. Оценки коэффициентов рекурсивной системы регрессионных уравнений получаются с помощью МНК.
5.1.5. Процедура построения структурной модели с помощью косвенного МНК предполагает выполнение следующих трех этапов:
1. Преобразование структурной модели в приведенную форму.
2. Оценивание коэффициентов каждого уравнения приведенной формы с помощью обычного МНК.
3. Трансформирование полученных коэффициентов приведенной формы в параметры структурной модели.
5.1.6. Процедура применения двухшагового метода осуществляется в несколько этапов:
1. Преобразование структурной модели в приведенную форму.
2. Оценивание коэффициентов каждого уравнения приведенной формы с помощью обычного МНК.
3. Если уравнение точно идентифицируемо, то оценки коэффициентов приведенной формы, полученные на втором этапе, принимаются за структурные коэффициенты.
Если же уравнение сверхидентифицируемо, то в структурной форме его эндогенные переменные заменяются расчетными значениями, полученными из соответствующих уравнений приведенной формы, а затем применяется обычный метод наименьших квадратов.
