Unterschied zwischen dem Simultangleichungsmodell und dem Strukturgleichungsmodell

Kann mir bitte jemand helfen, die Unterschiede zwischen dem Simultangleichungsmodell und dem Strukturgleichungsmodell (SEM) zu verstehen? Es wird großartig sein, wenn mir jemand Literatur dazu zur Verfügung stellen kann.

Gibt es auch Literatur, in der SEM im Kontext von Zeitreihen verwendet wurde? Die Literaturen, die ich bekomme, werden meistens im Querschnittsdatenkontext SEM erklärt.

Dankeschön!

Simultane Gleichungsmodelle (nennen wir sie SIM, um die beiden Modelltypen zu trennen) sind Modelle, bei denen Sie eine gewisse Gleichzeitigkeit aufweisen. Beispielsweise,

Wie Sie sehen können, bilden die beiden Gleichungen ein Gleichungssystem. Diese sind in der Ökonometrie und angewandten Ökonomie weit verbreitet, es kann jedoch nicht garantiert werden, dass sie eine vernünftige (wirtschaftliche) Interpretation haben.

Um die Sache noch komplizierter zu machen, können SIMs sowohl in struktureller als auch in reduzierter Form geschrieben werden. Sie können also von einem simultanen Gleichungsmodell in einer Strukturform sprechen, ohne sich auf das zu beziehen, was traditionell als Strukturgleichungsmodellierung (SEM) bekannt ist! Wenn Sie eine Referenz wünschen, ist die ökonometrische Analyse von Querschnitts- und Paneldaten durch Wooldridge ziemlich gut.

Im SEM-Universum versuchen Sie, kausale Zusammenhänge und Dinge abzuschätzen, die Sie nicht beobachten können. Zum Beispiel ist es unmöglich, den IQ zu beobachten, aber Sie können Beziehungen zwischen verwandten (beobachtbaren) Variablen ausnutzen, um ihn zu untersuchen. Die Faktoranalyse ist eine übliche SEM-Methode.

Für Anwendungen von SEM in Zeitreihen sollten Sie sich die dynamische Faktoranalyse ansehen.

Es scheint mir, dass die Interpretation von SEM in der Ökonometrie umstritten ist. Pearl verteidigt stark die kausale Interpretation von SEM und seinen Parametern. Zum Beispiel können Sie lesen: Die kausalen Grundlagen der Strukturgleichungsmodellierung - Pearl (2012).

Er betrachtet Begriffe wie das Simultaneous Equation Model (SIM) als Synonym für SEM. Nach Meinung von Pearl (Seite 3) ist die letzte eine terminologische Strategie zur Beseitigung / Verschleierung der kausalen Bedeutung bei SEM. Nach seiner Meinung muss SEM immer eine klare kausale Bedeutung haben.

Sicherlich gibt es im SEM / SIM-Kontext immer strukturelle Form und reduzierte Form , wobei reduzierte durch Identifizierung erreicht werden . Wenn Sie ein ökonometrisches Lehrbuch oder einen seriösen Artikel kennen, der über SIM / SEM ohne diese Unterscheidungen spricht, lassen Sie es mich bitte wissen. Die reduzierte Form an sich führte nur eine Korrelations- / Regressionsbedeutung aus, aber durch Identifizierung erreichen wir eine kausale. Sicherlich geht die strukturelle Bedeutung über die korrelative (im weitesten Sinne nicht unbedingt lineare) hinaus, aber wenn die strukturelle Bedeutung nicht kausal ist, weiß ich nicht, was sie ist.

Zeitreihenkontext ist auch verwandt, siehe meine Frage hier: Strukturgleichung und Kausalmodell in der Wirtschaft

Um die frühere Antwort zusammenzufassen, würde ich sagen, dass es überhaupt nicht anders ist; in der Tat haben sie unterschiedliche Sichtweisen. Der Begriff der simultanen Gleichung konzentriert sich auf die Gleichzeitigkeit. Daher wird gemäß dem Konzept empfohlen, andere Techniken als einfaches OLS zum Schätzen von Parametern zu verwenden. Andererseits konzentriert sich der Strukturgleichungsterm auf die Struktur selbst, sodass er latente Variablen usw. enthalten kann. Tatsächlich gibt es zahlreiche Möglichkeiten, Strukturgleichungen zu modellieren.