求高手修改程序！500+金币重金悬赏！

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
    
29. 
    
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
    
44. 
    
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));
    
50. 
    
51. 
    
52. 
    
53. %find the weight matrix using Newey and West method
    
54. 
    
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
    
67. 
    
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);
    
78. 
    
79. 
    
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
    
97. 
    
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趋于无限小。。。），但最后求出来的结果要一样。

1. [R,rr]=xlsread('gmm_data.xls');
   
2. a=size(R);
   
3. for i=1:7
   
4.     RR(:,i)=R(:,i+1)-R(:,9);
   
5. end
   
6. number=100;
   
7. be0=[0;1];
   
8. for i=1:6
   
9.     Y=RR(:,i);
   
10.     X=RR(:,7);
    
11.     Z=[ones(a(1,1),1) RR(:,7)];
    
12.     [beta(:,i),stderror(:,i),V(2*i-1:2*i,:),it(:,i),Chi_sta(:,i),Pvalue(:,i)]=gmmestimation('linearmodel01',be0,Y,X,Z,number,2);
    
13. end
    
14. 
    
15. be0=0;
    
16. X=beta(2,:)';
    
17. Y=mean(RR(:,1:6))';
    
18. [beta0,stderror0,V0,it0,Chi_sta0,Pvalue0]=gmmestimation('linearmodel02',be0,Y,X,Z,number,2);
    
19. 
    
20. A=NaN(8,7);
    
21. 
    
22. A(1,1:6)=beta(1,:);
    
23. A(3,1:6)=beta(2,:);
    
24. A(2,1:6)=stderror(1,:);
    
25. A(4,1:6)=stderror(2,:);
    
26. A(5,7)=beta0;
    
27. A(6,7)=stderror0;
    
28. A(7,7)=Chi_sta0;
    
29. A(8,7)=Pvalue0;
    
30. 
    
31. 
    
32. plot(beta(2,:),mean(RR(:,1:6)),'.');
    
33. hold on;
    
34. xx=[0 1 1.5];
    
35. yy=[0 mean(RR(:,7)) 1.5*mean(RR(:,7))];
    
36. plot(xx,yy,'k');

复制代码

作业？

mj2012 发表于 2012-4-16 09:17
作业？

差不多是

Dylan890328 发表于 2012-4-16 09:25
差不多是

哈哈,巧,这个程序我曾贴过
也跟R,TSP作过比较
   https://bbs.pinggu.org/thread-1217747-1-1.html

问题已自我解决

Dylan890328 发表于 2012-4-17 01:01
问题已自我解决

同学你好，请问只要把你上下这两个程序文件连在一起，创立一个M文件，并运行就能得到估计结果吗？