非線性模型參數(shù)估計(jì)的EViews操作

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上非線性模型參數(shù)估計(jì)的EViews操作例3.5.2建立中國(guó)城鎮(zhèn)居民食品消費(fèi)需求函數(shù)模型。根據(jù)需求理論，居民對(duì)食品的消費(fèi)需求函數(shù)大致為: 。其中，Q為居民對(duì)食品的需求量，X為消費(fèi)者的消費(fèi)支出總額，P1為食品價(jià)格指數(shù)，P0為居民消費(fèi)價(jià)格總指數(shù)。表3.5.1 中國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出及價(jià)格指數(shù)單位：元 (當(dāng)年價(jià))Q(2000年價(jià))(2000年=100)(2000年=100)1985673.21315.928.126.71986799.01463.330.128.61987884.41475.032.832.119881104.01412.539.540.119891211.014

2、37.246.045.919901278.91529.246.645.419911453.81636.349.047.819921671.71671.453.252.919932110.81715.961.761.719942851.31718.777.282.819953537.61732.190.1102.319963919.51725.698.1110.419974185.61758.2101.1110.519984331.61799.8100.5107.119994615.91885.799.2102.520004998.01971.3100.0100.020015309.02013.

3、8100.7100.720026029.92258.399.7100.620036510.92323.5100.6104.020047182.12370.2103.9114.320057942.92472.7105.6117.920068696.62573.4107.2120.9 資料來(lái)源：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（19902007）估計(jì)雙對(duì)數(shù)線性回歸模型對(duì)應(yīng)的非線性模型：這里需要將等式右邊的A改寫為。取，的初值均為1。Eviews操作：1、打開EViews，建立新的工作文檔：File-New-Workfile，在Frequency選擇Annual，在Start date輸入“1985”，End date

4、輸入“2006”，確認(rèn)OK。2、輸入樣本數(shù)據(jù)：Object-New Object-Group，確認(rèn)OK，輸入樣本數(shù)據(jù)。圖13、設(shè)置參數(shù)初始值：在命令窗口輸入“param c(1) 1 c(2) 1 c(3) 1 c(4) 1”，回車確認(rèn)。4、非線性最小二乘法估計(jì)（NLS）：Proc-Make Equation，在NLS估計(jì)的方程中寫入Q=EXP(C(1)*XC(2)*P1C(3)*P0C(4)，方程必須寫完整，不能寫成Q C(1) X P1 P0。 確定輸出估計(jì)結(jié)果：圖2NLS注意事項(xiàng)：1).參數(shù)初始值:如果參數(shù)估計(jì)值出現(xiàn)分母為0等情況將導(dǎo)致錯(cuò)誤，解決辦法是：手工設(shè)定參數(shù)的初始值及范圍，比如生產(chǎn)函數(shù)中的c(2)肯定是介于0-1之間的數(shù)字。eviews6.0中并沒有start 的選項(xiàng)，只有iteration的次數(shù)和累進(jìn)值得選擇。只能通過(guò)param c(1) 0.5 c(2) 0.5來(lái)設(shè)置。2).迭代及收斂eviews用Gauss Seidel迭代法求參數(shù)的估計(jì)值。迭代停止的法則：基于回歸函數(shù)或參數(shù)在每次迭代后的變化率，當(dāng)待估參數(shù)