Différence entre le modèle d'équation simultanée et le modèle d'équation structurelle

Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre quelles sont les différences entre le modèle d'équation simultanée et le modèle d'équation structurelle (SEM)? Ce sera formidable si quelqu'un peut me fournir de la documentation à ce sujet.

De plus, existe-t-il de la littérature où le SEM a été utilisé dans le contexte de la série temporelle? Les littératures que je reçois sont principalement expliquées SEM dans un contexte de données transversales.

Merci!

Les modèles d'équations simultanées (appelons-les SIM pour séparer les deux types de modèles), sont des modèles où vous avez une certaine simultanéité. Par exemple,

Comme vous pouvez le voir, les deux équations forment un système d'équations. Celles-ci sont largement utilisées en économétrie et en économie appliquée, mais il n'est pas garanti qu'elles aient une interprétation (économique) raisonnable.

De plus, pour rendre les choses encore plus compliquées, les cartes SIM peuvent être écrites sous une forme structurelle et réduite. Vous pouvez donc parler d'un modèle d'équation simultané sous une forme structurelle, sans faire référence à ce que l'on appelle traditionnellement la modélisation d'équation structurelle (SEM)! Si vous voulez une référence, l'analyse économétrique des données de section et de panneau par Wooldridge est assez bonne.

Dans l'univers SEM, vous essayez d'estimer les relations causales et les choses que vous ne pouvez pas observer. Par exemple, le QI est impossible à observer, mais vous pouvez exploiter les relations entre les variables liées (observables) pour l'étudier. L'analyse factorielle est une méthode SEM courante.

Pour les applications de SEM sur des séries chronologiques, vous voudrez peut-être jeter un œil à l'analyse factorielle dynamique.

Il me semble que l'interprétation du SEM en économétrie est un sujet de débat. Pearl défend fermement l'interprétation causale du SEM et de ses paramètres. Par exemple, vous pouvez lire: Les fondements causaux de la modélisation des équations structurelles - Pearl (2012).

Il considère des termes comme modèle d'équation simultanée (SIM) comme synonyme de SEM. Selon Pearl (page 3), la dernière est une stratégie terminologique pour supprimer / obscurcir la signification causale au SEM. À son avis, SEM doit effectuer un sens causal toujours clair.

Certes, dans le contexte SEM / SIM, il y a toujours une forme structurelle et une forme réduite , où la réduction est obtenue par identification . S'il vous plaît, si vous connaissez un manuel d'économétrie ou un article sérieux qui parle de SIM / SEM sans ces distinctions, faites-le moi savoir. La forme réduite, en soi, n'effectuait que le sens corrélationnel / régressif, mais par l'identification nous obtenons un sens causal. Certes, la signification structurelle va au-delà de la corrélation (au sens large, pas nécessairement linéaire), mais si la signification structurelle n'est pas causale, je ne sais pas ce que c'est.

Le contexte des séries chronologiques est également lié, voir ma question ici: Équation structurelle et modèle causal en économie

Pour compléter la réponse précédente, je dirais que ce n'est pas du tout différent; en fait, ils ont des points de vue différents. Le terme d'équation simultanée se concentre sur la simultanéité, donc selon le concept, il est recommandé d'utiliser des techniques autres que le simple OLS pour estimer les paramètres. D'un autre côté, le terme d'équation structurelle se concentre sur la structure elle-même, il peut donc inclure des variables latentes, etc. En fait, il existe de nombreuses façons de modéliser les équations structurelles.