结构方程模型：方法与应用（高等院校研究生用书）

第一章   概述

第二章   因果模型

第三章   结构方程模型设定

第四章   模型参数估计

第五章   模型评价

第六章   模型修正

　　易丹辉 中国人民大学统计学院教授、博士生导师。主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。研究方向：风险管理与保险、预测与决策。

第二章 因果模型
因果模型是用路径分析技术。验证变量之间是否存在假设的因果关系的一类模型。回归分析探讨一个因变量与一个或多个自变量之间的结构关系，因果模型则用于分析多个因变量与多个自变量的结构关系。
因果模型仅探讨可测变量之间的结构关系，结构方程模型则扩展到潜变量之间的结构关系，这也是结构方程被称为因果模型的原因。但要注意，因果模型不是用于探索变量间的因果结构关系，而是需要事先假设变量间的结构关系。利用数据验证说明这种假设。
第一节 因果模型的类型
一、因果模型的基本类型
因果模型有两种基本类型：递归（recursive）模型和非递归（non-recursive）模型。
（一）递归模型定义
递归模型是指因果模型中变量之间只有单向的因果关系，没有直接或间接的反馈，并且所有误差彼此都不相关，即各内生变量与其原因变量的误差之间或两个内生变量误差间相互独立，也就是相关系数为零的模型。