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马尔科夫机制转换（Markov regime switching）转换模型的Eviews实现

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本人正在学习马尔科夫机制转换模型，用Eviews6.0的LOGL编写了一段程序，但运行时总是提示：“Missingvaluein@loglseriesatcurrentcoefficientatobservaton1996m02”（1996m02是因变量的第一个观察值），这是什么原因 ...

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本人正在学习马尔科夫机制转换模型，用Eviews6.0的LOGL编写了一段程序，但运行时总是提示：“Missing value in @logl series at current coefficient at observaton 1996m02”（1996m02是因变量的第一个观察值），这是什么原因？另外还想请教@logl对象编程时应遵循什么样的原则赋初值？请高手赐教！
我的模型：

logl代码：
@LogL Logl1
res1=y-mu(1)-fai(1)*(y(-1)-mu(1))-fai(3)*x
[email=yitat1=@dnorm(res1/sigma(1))/sigma(1]yitat1=@dnorm(res1/sigma(1))/sigma(1[/email])
res2=y-mu(1)-mu(2)-(fai(1)+fai(2))*(y(-1)-mu(1))-(fai(3)+fai(4))*x
[email=yitat2=@dnorm(res2/(sigma(1)+sigma(2)))/(sigma(1)+sigma(2]yitat2=@dnorm(res2/(sigma(1)+sigma(2)))/(sigma(1)+sigma(2[/email]))
res3=y-mu(1)-fai(1)*(y(-1)-mu(1)-mu(2))-fai(3)*x
[email=yitat3=@dnorm(res3/sigma(1))/sigma(1]yitat3=@dnorm(res3/sigma(1))/sigma(1[/email])
res4=y-mu(1)-mu(2)-(fai(1)+fai(2))*(y(-1)-mu(1)-mu(2))-(fai(3)+fai(4))*x
[email=yitat4=@dnorm(res4/(sigma(1)+sigma(2)))/(sigma(1)+sigma(2]yitat4=@dnorm(res4/(sigma(1)+sigma(2)))/(sigma(1)+sigma(2[/email]))
[email=]'@temp[/email] res1 yitat1 res2 yitat2 res3 yitat3 res4 yitat4sum
sum=ksittj11*yitat1+ksittj12*yitat2+ksittj13*yitat3+ksittj14*yitat4
Logl1=log(sum)
ksitt1=ksittj11*yitat1/sum
ksitt2=ksittj12*yitat2/sum
ksitt3=ksittj13*yitat3/sum
ksitt4=ksittj14*yitat4/sum
ksittj11(+1)=@logit(sita(1))*(ksitt1+ksitt3)
ksittj12(+1)=([email=1-@logit(sita(1)))*(ksitt1+ksitt3]1-@logit(sita(1)))*(ksitt1+ksitt3[/email])
ksittj13(+1)=([email=1-@logit(sita(2)))*(ksitt2+ksitt4]1-@logit(sita(2)))*(ksitt2+ksitt4[/email])
ksittj14(+1)=@logit(sita(2))*(ksitt2+ksitt4)

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