蓝色 发表于 2009-3-7 07:47
ivregress[R] ivregress -- Single-equation instrumental-variables regressionSyntax & ...
版主,有个问题想了很久没想清,希望能得到你的帮助:
不知道版主有没有听过广义极值分布,大概的意思就是说某些时间序列的最小值会服从某个分布,就好比说常见的人的身高服从正态分布,不懂也不无大碍。我要用最大似然估计方法进行估计这个分布的参数(三个参数,theta、mu和sigma),比如说正态分布的mu、sigma。
具体的似然函数由于论坛无法显示,就假设我的写法都正确吧。呵呵……
我编了以下程序:
program define evt
version 12.0
args lnf theta mu sigma
tempvar a b
quietly {
gen double `a'=1/`theta'
gen double `b'=`theta'*(($ML_y1-‘mu’)/`sigma')
replace `lnf'=-ln(`sigma')-(1+`a')*ln(1-`b')-(1-`b'))^(-`a')
}
end //也假设我编的似然函数程序是对的吧。
ml model lf evt
(return) //因为我只有一组金融收益的时间序列,没有解释变量和被解释变量,即没有回归方程,通过这组序列我要直接求出theta、mu和sigma参数,这一步代码我不知道怎么写。求指教啊! 补充:这个问题有点像给定一群人的身高,并且它们服从正态分布,要用最大似然估计方法求出其中的mu和sigma。
ml max