使用R的optim计算，为何结果为0，且结算结果与初始值一致

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问题：
1、为何lambda的计算结果为numeric(0)，LogLike的计算结果也是0？
2、为何整体计算后估计的参数par仍然为0？
谢谢各路大神！

代码如下：
LogLike<-function(dat,par){
  beta0<-par[1]
  beta1<-par[2]
  beta2<-par[3]
  beta3<-par[4]
  beta4<-par[5]
  lambda<-exp(beta0+beta1*dat$risk_free+beta2*dat$index_return+beta3*dat$DTD+beta4*dat$stock_return)
  LL<--sum(dpois(dat$indicator,lambda,log=TRUE))#泊松分布的概率密度函数，indicator是D
  return(LL)
}#dat是因子，par是参数估计
beta0<-0
beta1<-0
beta2<-0
beta3<-0
beta4<-0
par<-c(beta0,beta1,beta2,beta3,beta4)
rm(beta0,beta1,beta2,beta3,beta4)
result.noF<-optim(par=par,fn=LogLike,dat=data,control=list(maxit=5000,reltol=1e-8),hessian=TRUE)


结果：
$par
[1] 0 0 0 0 0

$value
[1] 0

$counts
function gradient
       6       NA

$convergence
[1] 0

$message
NULL

$hessian
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    0    0    0    0    0
[2,]    0    0    0    0    0
[3,]    0    0    0    0    0
[4,]    0    0    0    0    0
[5,]    0    0    0    0    0


数据：

DTD	stock_return	index_return	GDP	risk _free	indicator
7.49766181	0.00863309	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-2.4262506	0.04123711	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
2.75728855	-0.1008483	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-0.1177484	-0.0236686	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
6.31851757	-0.1222067	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-2.1148058	-0.0672854	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-5.2408366	-0.0039526	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
0.44037451	0.035533	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-18.380361	-0.0151692	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-11.969514	-0.007772	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
0.35555098	-0.0314961	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
2.44259053	-0.1003788	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-2.7384004	-0.0586797	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-9.4459268	-0.027027	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-2.325505	0.03663793	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-8.912209	-0.0359281	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-8.7602153	-0.0798817	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-5.3498665	-0.1827515	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-10.244043	0.02649007	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-1.4323589	0.12276786	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-12.103814	-0.0836364	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-2.3124399	-0.1741176	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
0.31903903	-0.1339564	-0.0360678	0.075	0.03475925	0
-8.5103822	-0.0280374	-0.0360678	0.075	0.03475925	0

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