同時方程式モデルと構造方程式モデルの違い

誰かが同時方程式モデルと構造方程式モデル（SEM）の違いを理解するのを手伝ってくれませんか？誰かが私にそれについてのいくつかの文献を提供できるなら、それは素晴らしいことです。

また、時系列の文脈でSEMが使用されている文献はありますか？私が入手している文献は、主に断面データのコンテキストでSEMについて説明されています。

ありがとうございました！

同時方程式モデル（2つのタイプのモデルを区別するためにSIMと呼ぶことにします）は、ある程度の同時性があるモデルです。例えば、

ご覧のとおり、2つの方程式は連立方程式を形成しています。これらは計量経済学および応用経済学で広く使用されていますが、妥当な（経済的な）解釈があることは保証されていません。

さらに、物事をさらに複雑にするために、SIMは構造的形式と縮小形式の両方で書くことができます。つまり、構造方程式モデリング（SEM）として従来から知られているものを参照せずに、構造方程式の連立方程式モデルについて話すことができます。参照が必要な場合は、Wooldridgeによる断面データとパネルデータの計量分析が非常に役立ちます。

SEMの世界では、因果関係や観察できないものを推定しようとします。たとえば、IQを観察することは不可能ですが、関連する（観察可能な）変数間の関係を利用して調査することができます。因子分析は一般的なSEMメソッドです。

時系列でのSEMのアプリケーションの場合、動的因子分析を確認することをお勧めします。

計量経済学におけるSEMの解釈は議論の的であるように私には思えます。パールは、SEMとそのパラメーターの因果関係の解釈を強く擁護します。たとえば、次のように読むことができます。構造方程式モデリングの因果的基礎 -パール（2012）。

彼は、連立方程式モデル（SIM）のような用語をSEMの同義語と見なしています。パールオピニオン（ページ3）では、最後はSEMでの因果関係の削除/不明瞭化の用語戦略です。彼の意見では、SEMは常に明確な因果関係を実行する必要があります。

確かにSEM / SIMのコンテキストでは、常に構造形式と簡約形式があり、同定によって簡約が達成されます。これらの区別なしにSIM / SEMについて語っている計量経済学の教科書または重大な記事を知っている場合は、お知らせください。還元形式自体は、相関/回帰の意味のみを実行しましたが、識別によって因果関係を実現しました。確かに、構造的な意味は相関（広い意味では必ずしも線形ではない）を超えていますが、構造的な意味が因果関係でない場合、それが何であるかわかりません。

時系列のコンテキストも関連しています。ここで私の質問を参照してください。 経済学における構造方程式と因果モデル

前者の答えを合計すると、まったく同じだと私は言うでしょう。実際、彼らは異なる見解を持っています。同時方程式の項は同時性に焦点を当てているため、概念によれば、パラメーターを推定するために単純なOLS以外の手法を使用することをお勧めします。一方、構造方程式の用語は構造自体に焦点を当てているため、潜在変数などが含まれる場合があります。実際、構造方程式をモデル化する方法は数多くあります。