過度識別

若某一結構方程可識別，但從參數對應關係中求得的結構參數有多組（不唯一）的解值，則稱此結構方程是過度識別。
我們知道，結構模型可分為同時方程模型和遞歸模型，而遞歸模型的估計可以用OLS法解決，因此我們這裡討論的識別問題是與同時方程模型估計有關的問題。
識別問題的實質是對某個特定模型，要求判斷有無可能得出有意義的結構參數值。識別問題有兩種角度不同但彼此等價的提法。
一是從“參數關係體系”角度考慮問題：如果約簡模型的參數已知，能否確定相應結構模型中方程的參數?如果結構方程的參數可以由相應的約簡型參數來確定，稱這個結構方程可以識別，否則不可識別。
二是從“統計形式唯一性”角度考慮問題：所謂“統計形式唯一性”，就是結構模型中的某個方程能夠同所有方程的任何一種線性組合相區別。對於模型中的結構方程，如果它在模型中具有唯一的統計形式，則這個結構方程叫做可識別的，否則叫做不可識別的。
一個方程的可識別性又可分為恰好識別(正確識別)和過度識別兩種情況，如果從約簡型參數估計值只能得出唯一的一組結構參數估計值，則叫做恰好識別。如果從約簡型參數估計值可以得出一組以上的結構參數估計值，則叫做過度識別。?
如果結構模型中除恆等式之外的所有結構方程皆可識別，就說這個模型是可識別模型。
模型可識別同樣可分為兩種情況：如果模型中每一個方程都是恰好識別，則稱模型為恰好識別。如果模型中存在過度識別的方程，則模型為過度識別。