逆归模型

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如果一个联立方程模型的方程式经过适当的排序以后，第i个方程式的右边只包含前定变量和前面各个方程中的内生变量，而不包含后面各个方程中的内生变量，则称这种模型为逆归模型。

例如以下模型：

Y₁=γ₁₁X₁+γ₁₂X₂+U₁

Y₂=β₂₁Y₁+γ₂₁X₁+γ₂₃X₃+U₂

Y₃=β₃₁Y₁+β₃₂Y₂+γ₃₁X₁+γ₃₄X₄+U₃

Y₄=β₄1Y₁+β₄₂Y₂+β₄₃Y₃+γ₄₄X₄+γ₄₅X₅+U₄

就是一个逆归模型。模型中的Y_i(i=1，2，3，4)为内生变量，Xi(i=1，2，…，5)为前定变量，Ui(i=1，2，3，4)为随机变量，γij和βij为结构参数。

逆归模型中的参数可以用普通最小平方法每次对一个方程进行估计，而不致发生联立方程偏倚。