【摘要】：联立方程模型的特点决定了它不能直接用OLS法求其参数的无偏和一致估计量。这就要求人们进一步研究适合联立方程模型参数估计的方法。迄今为止，联立方程的估计方法可分为单方程估计法和系统估计法两类。还有一种方法是对联立模型中所有方程同时进行估计，因而同时决定所有参数的估计值，这种方法称为系统估计法，又称为完全信息估计法。
联立方程模型的特点决定了它不能直接用OLS法求其参数的无偏和一致估计量。这就要求人们进一步研究适合联立方程模型参数估计的方法。迄今为止，联立方程的估计方法可分为单方程估计法和系统估计法两类。
在估计模型时，可以对每一个方程单独进行估计而不考虑其余方程对该方程的约束，这种估计方法称为单方程估计法，又称有限信息估计法。因为这种方法没有利用其余方程对该方程所产生的约束等有关的信息。还有一种方法是对联立模型中所有方程同时进行估计，因而同时决定所有参数的估计值，这种方法称为系统估计法，又称为完全信息估计法。
1.单方程估计法有：
（1）普通最小二乘法（OLS法）
（2）间接最小二乘法（Indirect Least Squares，简称ILS）
（3）工具变量法（Instrumental Variables，简称IV法）
（4）二阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares，简称2SLS）(www.xing528.com)
（5）有限信息最大似然法（Limited Information，Maximum Likelihood，简称LI/ML法）
2.系统估计法有：
（1）三阶段最小二乘法（Three-Stage Least Squarest简称3SLS法）
（2）完全信息最大似然法（Full Information，Maximum Likelihood，简称FI/ML法）
虽然，对于联立方程模型理想的参数估计方法应当是对全系统的估计方法。但是由于种种原因系统估计法使用得并不广泛，所以本章重点介绍单方程估计方法，而系统估计方法只作简单介绍。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
