一、识别的概念
（一）为什么要对模型进行识别？
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例如：
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（二）识别的定义
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上述识别的定义是针对结构方程而言的。
模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在识别问题。如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程模型系统是可以识别的。反过来，如果一个模型系统中存在一个不可识别的随机方程，则认为该联立方程模型系统是不可以识别的。
恒等方程由于不存在参数估计问题，所以也不存在识别问题。但是，在判断随机方程的识别性问题时，应该将恒等方程考虑在内。
（三）恰好识别与过度识别
- 如果某一个随机方程具有一组参数估计量，称其为恰好识别；
- 如果某一个随机方程具有多组参数估计量，称其为过度识别。
二、从定义出发识别模型
（一）定义识别
均衡模型和简化模型
参数关系
参数关系
（二）模型识别
例1
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例2
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例3
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例4
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注意
如何修改模型使得不可识别的方程变成可以识别？
- 在其它方程中增加变量
- 在该不可识别方程中减少变量
- 必须保持经济意义的合理性
三、结构式识别条件
- 直接从结构模型出发
- 一种规范的判断方法
- 每次用于1个随机方程
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例如：
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四、简化式识别条件
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例如：
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五、实际应用中的经验方法
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参考资料：
联立方程计量经济学模型的识别
