Расчетные формулы. 5.1.1. Необходимое условие идентификации (порядковое условие) формулируется следующим образом:

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.