急，关于联立方程的识别问题

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我看了一篇论文，作者建立了一个这样的两阶段模型

x=f（a1，a2）------（1）

y=f（x，a1，a2，a3）---------（2）

其中a1，a2，a3都是外生变量

根结联立方程的阶条件判断，该方程所排除的外生变量个数不小于其排除的内生变量的个数，方程（2）不是不可以识别的吗，

怎么还能用二阶段回归模型呢

为什么作者可以这样做啊？？？？？

 

还是说我对两阶段模型理解就有错误？

 

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关键词：联立方程 外生变量 回归模型 变量个数 内生变量 方程

   直观上看,(2)式一定是不可识别的，因为任何一个包含所有变量的结构式与其它任意结构式的线性组合都与其自身的统计形式相同。

   设G=内生变量（X,Y）的数量

     K=外生变量（a1,a2,a3）的数量

     g=结构式所包含内生变量的个数

     k=结构式所包含外生变量的个数

  那么，按照楼主的逻辑——“该方程所排除的外生变量个数不小于其排除的内生变量的个数
”，即K-k>=G-g,在（2）式中就是2-2=3-3，应该是符合条件的，可以识别的呀？楼主似乎有点自相矛盾。我不知道楼主所谓的判别标准是从何处得来的。

   我所知道的阶判断条件是“在G阶模型中，任何一个结构式如果是可以识别的，那么其所排除的变量个数不少于G-1个”，即(G+K)-(g+k)>=G-1 得 g+k<=K+1.显然（2）式不符合条件，不可识别。

o ,是我对这个联立性识别问题理解错误了呀。

我想问一下，如果我想研究x对y的影响，而且x与y间存在内生性，那么我建立的模型为了符合识别要求，是不是要求

x=f（y，a1，a2，。。。）所包含的外生变量个数要大于y=f（x，a1，a2，。。。。）的外生变量的个数，并且两个方程选择的外生变量可以交叉也可以不同？