ความแตกต่างระหว่างตัวแบบสมการพร้อมกันและตัวแบบสมการโครงสร้าง

12

ใครช่วยได้โปรดช่วยให้ฉันเข้าใจว่าอะไรคือความแตกต่างระหว่างแบบจำลองสมการพร้อมกันและแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) มันจะดีถ้ามีใครบางคนสามารถมอบวรรณกรรมให้ฉันได้

นอกจากนี้ยังมีวรรณกรรมที่ใช้ SEM ในบริบทของ Timeseries บ้างไหม? วรรณกรรมที่ฉันได้รับส่วนใหญ่จะอธิบาย SEM ในบริบทข้อมูลแบบตัดขวาง

ขอบคุณ!

time-series references sem

— เบต้า
แหล่งที่มา

ไม่แน่ใจเกี่ยวกับอนุกรมเวลา แต่กรอบ SEM ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการสร้างแบบจำลองเส้นโค้งการเติบโตแฝงตัวอย่างเช่น ดูงานโดยBengt O. Muthénและ coll. และการอ้างอิงในหน้าแรกของMplus

— chl

11

แบบจำลองสมการพร้อมกัน (เรียกว่าซิมเพื่อแยกทั้งสองแบบ) เป็นรุ่นที่คุณมีความพร้อมกันบ้าง ตัวอย่างเช่น,

Y = α + β x + {ยู}_{Y} x = γ + δ Y + {ยู}_{x}

$y=\alpha+\beta x + u_y\\ x=\gamma+\delta y + u_x$

อย่างที่คุณเห็นสมการทั้งสองสร้างระบบสมการ สิ่งเหล่านี้ถูกใช้อย่างกว้างขวางในสาขาเศรษฐศาสตร์และเศรษฐศาสตร์ประยุกต์ แต่ไม่รับประกันว่าจะมีการตีความอย่างสมเหตุสมผล (ทางเศรษฐกิจ)

นอกจากนี้เพื่อให้สิ่งต่าง ๆ มีความซับซ้อนยิ่งขึ้น SIM สามารถเขียนได้ทั้งในรูปแบบโครงสร้างและแบบย่อ ดังนั้นคุณสามารถพูดถึงรูปแบบสมการพร้อมกันในรูปแบบโครงสร้างโดยไม่อ้างอิงถึงสิ่งที่เรียกว่าแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) แบบดั้งเดิม! หากคุณต้องการข้อมูลอ้างอิงการวิเคราะห์ทางเศรษฐมิติของข้อมูลส่วนและข้อมูลโดย Wooldridge ค่อนข้างดี

ในจักรวาล SEM คุณพยายามประเมินความสัมพันธ์เชิงสาเหตุและสิ่งที่คุณไม่สามารถสังเกตได้ ตัวอย่างเช่น IQ เป็นไปไม่ได้ที่จะสังเกต แต่คุณอาจใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่เกี่ยวข้อง (ที่สังเกตได้) เพื่อศึกษา การวิเคราะห์ปัจจัยเป็นวิธี SEM ทั่วไป

สำหรับการใช้งาน SEM ในอนุกรมเวลาคุณอาจต้องการดูการวิเคราะห์ปัจจัยแบบไดนามิก

— hejseb
แหล่งที่มา

ขอบคุณเซบาสเตียน! คำตอบของคุณดูเหมือนถูกต้อง แต่การรอคอยใครอื่นก็พึ่งพาเช่นกัน :)

— เบต้า

@RichardHardy: ฉันลืมทำเครื่องหมายไว้ตอบ :) โดยทั่วไปฉันไม่ทำอย่างนั้น! ขอบคุณที่เตือนฉัน.

— เบต้า

ฉันเห็นด้วยกับ @hejseb เป็นเพียงจุดเพิ่มเติมที่มีการใช้โมเดลสมการเชิงโครงสร้างในเศรษฐมิติ แต่นักสถิติส่วนใหญ่ไม่ได้ใช้พวกเขาหรือชอบพวกเขามากเกินไป ปัญหาคือพวกเขามีสมมติฐานที่แข็งแกร่งมากมายเกี่ยวกับข้อมูลและรูปแบบ โดยทั่วไปแล้วคนทั่วไปต้องการประเมินความสัมพันธ์เหล่านี้จากข้อมูล

— krishnab

4

ดูเหมือนว่าการตีความของ SEM ในเศรษฐมิตินั้นเป็นเรื่องของการอภิปราย Pearl ปกป้องการตีความสาเหตุของ SEM และพารามิเตอร์อย่างมาก ตัวอย่างเช่นคุณสามารถอ่านได้: ฐานรากเชิงสาเหตุของการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง - ไข่มุก (2012)

เขาพิจารณาคำต่างๆเช่นโมเดลสมการพร้อมกัน (SIM) เป็นคำพ้องความหมายของ SEM ในความเห็นของเพิร์ล (หน้า 3) สุดท้ายคือกลยุทธ์ศัพท์สำหรับการลบ / ปิดบังความหมายเชิงสาเหตุที่ SEM ในความเห็นของเขา SEM จะต้องดำเนินการความหมายเชิงสาเหตุที่ชัดเจนเสมอ

แน่นอนในบริบท SEM / ซิมมีเสมอรูปแบบโครงสร้างและรูปแบบที่ลดลงที่ลดลงจะประสบความสำเร็จโดยแสดงบัตรประจำตัว กรุณาถ้าคุณรู้จักตำราเศรษฐศาสตร์หนึ่งเล่มหรือบทความที่จริงจังซึ่งพูดเกี่ยวกับ SIM / SEM โดยที่ไม่มีความแตกต่างเหล่านี้แจ้งให้เราทราบ รูปแบบที่ลดลงต่อความหมายดำเนินการเฉพาะความสัมพันธ์สหสัมพันธ์ / ถดถอย แต่ผ่านการระบุเราบรรลุสาเหตุหนึ่ง ความหมายเชิงโครงสร้างที่แท้จริงนั้นเกินกว่าความสัมพันธ์ (ในความหมายกว้างไม่จำเป็นต้องเป็นเชิงเส้น) แต่ถ้าความหมายเชิงโครงสร้างไม่ใช่สาเหตุฉันไม่รู้ว่ามันคืออะไร

บริบทเกี่ยวกับอนุกรมเวลายังมีความเกี่ยวข้องดูคำถามของฉันที่นี่: สมการโครงสร้างและตัวแบบเชิงสาเหตุในเศรษฐศาสตร์

— Markowitz
แหล่งที่มา

0

เพื่อเพิ่มคำตอบเดิมฉันจะบอกว่ามันไม่แตกต่างกันเลย ในความเป็นจริงพวกเขามีมุมมองที่แตกต่างกัน คำสมการพร้อมกันมุ่งเน้นไปที่พร้อมกันดังนั้นตามแนวคิดที่แนะนำให้ใช้เทคนิคอื่นที่ไม่ใช่ OLS ง่าย ๆ ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ ในอีกแง่หนึ่งสมการโครงสร้างมุ่งเน้นไปที่โครงสร้างของตัวเองดังนั้นมันอาจรวมถึงตัวแปรแฝง ฯลฯ ในความเป็นจริงมีหลายวิธีในการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง

— กัง Inkyu
แหล่งที่มา

1

คุณอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับความคล้ายคลึงกันได้ไหม? ฉันคิดว่ามันแตกต่างกันเพราะสมการที่เกิดขึ้นพร้อมกันสามารถมีลูปตอบรับได้ แต่ SEM ไม่สามารถทำได้เท่าที่ฉันรู้

— KH Kim