wordpress4.9 环境,外贸优化推广公司,wordpress短信验证插件,vs网站开发教程在广义矩方法#xff08;GMM#xff09;中#xff0c;权重矩阵(W)的选择是关键的一步。理想情况下#xff0c;(W)应该等于矩条件的协方差矩阵的逆矩阵。这是因为使用这样的权重矩阵可以使得估计量达到最小方差#xff0c;从而提高估计效率。
两步GMM计算权重矩阵(W) 第一…在广义矩方法GMM中权重矩阵(W)的选择是关键的一步。理想情况下(W)应该等于矩条件的协方差矩阵的逆矩阵。这是因为使用这样的权重矩阵可以使得估计量达到最小方差从而提高估计效率。
两步GMM计算权重矩阵(W) 第一步 - 初始估计 使用一个简单的权重矩阵如单位矩阵来进行初始的参数估计。基于这个初始估计计算出样本矩条件向量(g_n(\theta))。 估计协方差矩阵 使用初始估计得到的参数值来计算每个观测点的矩条件向量(g(x_i, \hat{\theta}_0))。计算这些矩条件向量的样本协方差矩阵(\hat{S})。 构造新的权重矩阵 将上述估计得到的协方差矩阵取逆即得到更有效的权重矩阵(\hat{W} \hat{S}^{-1})。
MATLAB代码示例
下面是一个MATLAB代码示例演示如何通过两步GMM来计算权重矩阵(W)
% 生成模拟数据
n 1000; % 样本数量
x randn(n, 1); % 自变量
e randn(n, 1); % 随机扰动项
y 1 2 * x e; % 因变量真实参数为β01, β12% 定义矩条件函数
moment_conditions (params, x, y) [y - (params(1) params(2) * x), ...x .* (y - (params(1) params(2) * x))];% 第一步使用单位矩阵作为初始权重矩阵进行初始估计
W_initial eye(2);
options optimset(Display, iter, MaxIter, 500, TolX, 1e-8, TolFun, 1e-8);
objective_function (params, x, y, W) moment_conditions(params, x, y) * W * moment_conditions(params, x, y);
start_params [0, 0];
result_initial fminunc((params) objective_function(params, x, y, W_initial), start_params, options);% 第二步基于初始估计计算新的权重矩阵
g_n moment_conditions(result_initial, x, y);
S_hat g_n * g_n / n; % 估计协方差矩阵
W_new inv(S_hat); % 新的权重矩阵% 输出新的权重矩阵
disp(New Weight Matrix W:);
disp(W_new);% 可以继续使用新的权重矩阵W_new进行第二次优化
result_final fminunc((params) objective_function(params, x, y, W_new), result_initial, options);% 输出最终结果
fprintf(Final estimated parameters: beta0 %.4f, beta1 %.4f\n, result_final(1), result_final(2));代码解释
生成数据生成模拟数据。定义矩条件定义矩条件函数moment_conditions。第一步 - 初始估计使用单位矩阵作为初始权重矩阵通过fminunc进行初始参数估计。第二步 - 估计协方差矩阵基于初始估计计算每个观测点的矩条件向量并估计协方差矩阵(\hat{S})。构造新的权重矩阵将协方差矩阵取逆得到新的权重矩阵(\hat{W})。输出新的权重矩阵显示新的权重矩阵。第二次优化使用新的权重矩阵进行第二次优化得到最终的参数估计。
这个过程展示了如何通过两步GMM来计算和更新权重矩阵。你可以根据具体问题调整矩条件、数据处理和优化选项。如果你有更具体的模型或数据请提供更多细节以便进一步定制化处理。
