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  1. function [beta,stderror,V,it,Chi_sta,Pvalue]=gmmestimation(moment,be0,Y,X,Z,number,K)
  2. %input:
  3. %moment: moment conditions function defined by users
  4. %be0:initial value for estimated parameters
  5. %Y,X:data used to estimate parameters
  6. %Z: data for instrument variables
  7. %number: maximum convergence number when choosing optimal weighting matrix
  8. %K:number of moment conditions
  9. %output:
  10. %beta:parameters estimated
  11. %stderror:standard errors
  12. %t_sta: T statistics for each estimated parameter
  13. %V:covariance matrix for estimated parameters
  14. %it: number of iteration
  15. %Chi_sta and Pvalue: overidentifying test, null hypothesis is moment
  16. %conditions are feasible
  17. nlag=0;%lag lenth
  18. W(:,:,1)=eye(K);
  19. [be(:,1),fv(:,1)]=fminsearch(moment,be0,[],1,Y,X,Z,W(:,:,1));
  20. % update weight matrix and find optimal solution
  21. for i=2:number
  22. mom=feval(moment,be(:,i-1),2,Y,X,Z,W(:,:,i-1));
  23. W(:,:,i)=gmmweightmatrix(mom,nlag);
  24. [be(:,i),fv(:,i)]=fminsearch(moment,be(:,i-1),[],1,Y,X,Z,W(:,:,i));
  25. if abs(fv(:,i)-fv(:,i-1))/abs(fv(:,i-1))<1e-4|fv(i)<=1e-10
  26. break
  27. end
  28. end

  30. it=i;
  31. if it==number
  32. error('number of iteration exceeds defined maximum number')
  33. else
  34. beta=be(:,it);% optimal bemeter
  35. f0=feval(moment,beta,3,Y,X,Z,W(:,:,it));% optimal function value
  36. % find covariance matrix of estimated parameter vector, using numerical method
  37. for j=1:length(be0)
  38. a=zeros(length(be0),1);
  39. eps=max(beta(j)*1e-6,1e-5);
  40. a(j)=eps;
  41. M(:,j)=(feval(moment,beta+a,3,Y,X,Z,W(:,:,it))-f0)/eps;
  42. end
  43. end

  45. V=pinv(M'*W(:,:,it)*M)/size(Y,1);
  46. stderror=sqrt(diag(V));
  47. t_sta=beta./(stderror);
  48. Chi_sta=size(Y,1)*fv(it);
  49. Pvalue=1-chi2cdf(Chi_sta,K-length(be0));



  53. %find the weight matrix using Newey and West method

  55. function W=gmmweightmatrix(mom,nlag)
  56. q=size(mom,2);T=size(mom,1);
  57. a2=zeros(q,q);a3=zeros(q,q);
  58. for j=1:nlag
  59. a1=zeros(q,q);
  60. for i=1:(T-j)
  61. a1=mom(i+j,:)'*mom(i,:)+a1;
  62. end
  63. S(:,:,j)=1/T*a1;
  64. a2=(1-j/(nlag+1))*S(:,:,j)+a2;
  65. a3=(1-j/(nlag+1))*S(:,:,j)'+a3;
  66. end

  68. b1=zeros(q,q);
  69. for i=1:T
  70. b1=mom(i,:)'*mom(i,:)+b1;
  71. end
  72. if nlag==0
  73. newS=b1*1/T;
  74. else
  75. newS=a2+a3+b1*1/T;
  76. end
  77. W=pinv(newS);


  80. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%moment conditions
  81. function f=linearmodel01(be,num,Y,X,Z,W)
  82. [T,q]=size(Y);
  83. alpha=be(1);beta=be(2);
  84. eta=[Y-(alpha+beta*X)];
  85. for i=1:T
  86. m_t(i,:)=kron(eta(i,:),Z(i,:));
  87. end
  88. m=mean(m_t)';
  89. obj=m'*W*m;
  90. if num==1
  91. f=obj;
  92. elseif num==2
  93. f=m_t;
  94. elseif num==3
  95. f=m;
  96. end

  98. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%moment conditions
  99. function f=linearmodel02(be,num,Y,X,Z,W)
  100. [T,q]=size(Y);
  101. beta=be(1);
  102. eta=[Y-beta*X];
  103. for i=1:T
  104. m_t(i,:)=kron(eta(i,:),Z(i,:));
  105. end
  106. m=mean(m_t)';
  107. obj=m'*W*m;
  108. if num==1
  109. f=obj;
  110. elseif num==2
  111. f=m_t;
  112. elseif num==3
  113. f=m;
  114. end
复制代码
上面是用(Generalized Method of Moments) 同时估计6个CAPM模型（6个 α's 和 6个β's) 及它们共同的market excess return（γ）的matlab程序，由于空间限制，最后一部分程序在下面第一个回帖，程序没有问题，求修改成一份或两份（最好两份，每份程序悬赏500金币，可追加悬赏）跟上面程序看起来不大一样的程序（比如修改一下函数的名字，变量的名称，顺序，matlab程序表达方式，甚至是逻辑思路比如把（a-b)/a趋于无限小改成a-b趋于无限校。。），但最后求出来的结果要一样。


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