量是当前内生变量在过去的值，它们对当前模型有影响但不受模型当前状态的影响。先决变量在联立方程模型中扮演着重要的角色，因为它们可能是其他内生变量的解释变量，但自身不受模型中内生变量的影响。
二、结构式模型与简化式模型
1. 结构式模型（Structural Equations Model）: 结构式模型是联立方程模型的原始形式，它直接反映了经济理论中的因果关系。每一个方程都明确地表达了因变量如何由自变量和随机误差项决定。结构式模型包含了所有变量的因果关系和经济理论的基础。
2. 简化式模型（Reduced Form Equations）: 简化式模型是从结构式模型中推导出来的，它不直接反映经济理论，而是以数学运算的方式展示了变量间的相互关系。简化式模型的因变量不再包含随机误差项的直接影响，而是包含了所有其他内生变量的间接影响。
三、参数关系体系
联立方程模型的参数关系体系涉及到各个方程之间的系数矩阵，这些系数描述了模型中变量间的相互作用。识别问题是联立方程模型中的关键问题，它涉及到确定哪些参数可以被估计，哪些不能。识别可以通过经济理论、外生变量的数量、滞后项的存在等多种方式实现。
四、估计方法
1. 间接最小二乘法（Indirect Least Squares, ILS）: 当模型完全识别时，ILS是一种常用的估计方法。它首先估计简化式模型，然后反向推导出结构式模型的参数。
2. 工具变量法（Instrumental Variables, IV）: 当存在内生解释变量时，IV方法利用外生变量或工具变量来估计模型。这种方法旨在解决内生性的困扰，即解释变量与随机误差项相关。
3. 两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）: 2SLS是IV方法的一种，首先使用工具变量估计先决变量，然后用这些估计值作为解释变量在第二阶段估计剩余的方程。
五、系统检验
联立方程模型的检验包括识别检验、估计量的偏误检验、残差的序列相关性检验以及模型的整体合理性检验。例如，Durbin-Wu-Hausman检验用于判断估计参数是否受到模型设定的影响，而Ramsey RESET检验则用于检查模型是否存在遗漏的非线性关系。
总结来说，联立方程计量经济模型理论方法是理解和处理经济系统中复杂相互关系的重要工具。通过对模型的识别、估计和检验，我们可以更准确地分析经济行为，预测经济趋势，并为政策制定提供科学依据。学习和掌握这一领域的知识对于理解宏观经济运行机制和解决实际经济问题至关重要。
