51、在結(jié)構(gòu)式模型中，一些變量可能在一個方程中作為解釋變量，而在另一方程中又作為被解釋變量。這就使得解釋變量與隨機誤差項μ之間存在相關(guān)關(guān)系，從而違背了最小二乘估計理論的一個重要假定，估計量因此是有偏的和非一致的。這就是所謂的聯(lián)立方程偏倚。

52、簡化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生變量表示為前定變量和隨機誤差項的函數(shù)模型。與結(jié)構(gòu)參數(shù)不同，簡化式參數(shù)反映前定變量的變化對內(nèi)生變量產(chǎn)生的總影響，包括直接影響和間接影響。簡化式參數(shù)的最小二乘估計量是無偏的、一致的。

53、所謂識別，就是能否從模型的簡化式參數(shù)得出結(jié)構(gòu)式參數(shù)。如果能夠得出，我們就說模型可識別;如果不能夠得出，我們就說模型不可識別。在可識別中，又分為恰好識別與過度識別二種。所謂恰好識別，就是能夠從簡化式參數(shù)種獲得唯一的結(jié)構(gòu)參數(shù);所謂過度識別，就是從簡化參數(shù)中獲得的結(jié)構(gòu)參數(shù)不止一個。如果一個方程與模型中的其他方程具有相同的統(tǒng)計形式，則這個方程是不可識別的。更嚴(yán)格的說，如果一個方程沒有唯一的統(tǒng)計形式，這個方程是不可識別的。

54、識別的階條件：如果一個方程能被識別，那么這個方程不包含的變量總數(shù)應(yīng)大于或等于模型系統(tǒng)中方程個數(shù)減1。

令K=模型系統(tǒng)中變量的個數(shù)(也即方程的個數(shù))M=模型系統(tǒng)中變量的個數(shù)(包括內(nèi)生變量和前定變量)Hi=模型系統(tǒng)中某個特定方程中變量個數(shù)(包括內(nèi)生變量和前定變量)i=1,2,…K于是，識別階條件可以表述為：M-Hi=K-1，第i個方程是恰好識別;M-Hi>K-1，第i個方程是過度識別;M-Hi< p="">

55、識別的秩條件：在一個具有K個方程的模型系統(tǒng)中，任何一個方程被識別的充分必要條件是：所有不包含在這個方程中的變量的參數(shù)矩陣的秩為K-1(或這些參數(shù)能夠構(gòu)成至少一個K-1階非零行列式)。

56、其他識別規(guī)則：1.如果一個方程包含一個內(nèi)生變量和模型系統(tǒng)中的全部前定變量，則這個方程是恰好識別的。2.如果一個方程中包含了模型系統(tǒng)中的全部變量(即全部內(nèi)生變量和全部前定變量)，則這個方程是不可識別。3.假如第i個方程排除的變量中沒有一個在第j個方程中出現(xiàn)(也即第j個方程頁排除了相同的變量)，則第i個方程是不可識別的。4.如果兩個方程都包含有相同的變量，或者說兩個方程的統(tǒng)計形式相同，則這兩個方程均不可識別。

57、對聯(lián)立方程模型進行參數(shù)估計的方法可分為兩類，即單方程估計法和系統(tǒng)估計法。恰好識別條件下的單方程估計可以用間接最小二乘法或工具變量法。過度識別條件下的單方程估計方法有二階段最小二乘法和有限信息極大似然法。

60、價格彈性：第i種商品需求量對第j種商品價格的彈性通常用符號ηij表示。當(dāng)i=j時稱為自價格彈性;當(dāng)i≠j時，稱為交叉價格彈性。自價格彈性值通常為負，即價格上升時，需求量減少。依據(jù)自價格彈性值得大小，可將商品作如下分類：當(dāng)ηii<0，稱商品i為正常商品;當(dāng)ηii>0，稱商品i為非正常商品。交叉價格彈性ηij可以為正也可以為負。當(dāng)ηij>0，時表示商品i和商品j的使用價值可以互相替代，稱為替代品，例如肥皂與洗衣粉;當(dāng)ηij<0時，表示商品i和商品j的使用價值可以互相補充，稱為互補品，例如錄音機與錄音磁帶。