联立方程模型与结构方程模型之间的差异

有人可以帮我理解同时方程模型和结构方程模型（SEM）之间的区别吗？如果有人可以向我提供一些有关它的文献，那就太好了。

另外，是否有文献在时间序列环境中使用过SEM？我得到的文献大部分是在横截面数据上下文中解释的SEM。

谢谢！

联立方程模型（我们将它们称为SIM来分离两种类型的模型），这些模型具有一定的同时性。例如，

如您所见，这两个方程构成一个方程系统。它们在计量经济学和应用经济学中被广泛使用，但不能保证它们具有合理的（经济学）解释。

此外，为了使事情变得更加复杂，可以以结构化形式和简化形式来编写SIM。因此，您可以以结构形式谈论联立方程模型，而无需参考传统上称为结构方程模型（SEM）的模型！如果需要参考，Wooldridge的横截面和面板数据的计量经济学分析就很好。

在SEM领域中，您尝试估计因果关系和无法观察到的事情。例如，无法观察到IQ，但是您可以利用相关（可观察）变量之间的关系进行研究。因子分析是一种常见的SEM方法。

对于时间序列上的SEM应用，您可能需要看一下动态因子分析。

在我看来，计量经济学中SEM的解释是一个有争议的问题。Pearl坚决主张对SEM及其参数的因果解释。例如，您可以阅读：结构方程建模的因果基础 -Pearl（2012）。

他将诸如联立方程模型（SIM）的术语视为SEM的同义词。在Pearl的观点中（第3页），最后是在SEM中消除/模糊因果含义的术语策略。他认为SEM必须始终保持明确的因果意义。

当然，在SEM / SIM上下文中，总是存在结构形式和简化形式，其中通过标识实现简化。请，如果您知道一本关于SIM / SEM的计量经济学教科书或严肃的文章，而没有这些区别，请告诉我。简化形式本身仅执行相关/回归意义，但通过识别，我们可以得出因果关系。当然，结构意义超出了相关性（广义上，不一定是线性的），但如果结构意义不是因果的，我不知道它是什么。

时间序列上下文也相关，请在此处查看我的问题： 经济学中的结构方程和因果模型

加上前面的答案，我会说这完全没有什么不同。实际上他们有不同的观点。同步方程项着重于同步性，因此根据该概念，建议使用简单OLS以外的技术来估计参数。另一方面，结构方程项着眼于结构本身，因此它可能包含潜在变量等。实际上，有许多方法可以对结构方程进行建模。