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voici le code que j'ai écrit pour l'estimation de mon LSTAR sur eviews je ne sais pas ce qui ne va pas il me renvoie toujours missing value(je suis débutat sur eviews)
subroutine lstar_estimation (series y, series s, series t, series u, series q)
coef (1) b
coef (16) phi1=5
coef (16) phi2=5
coef (1) gamma
coef (1) sigma
sigma(1)= @stdev(q)
c(1)=@mean(q)
gamma(1)= 2
'@param sigma(1) 3,7234 gamma(1) 2
logl lstar
lstar.append @logl logl
lstar.append res=y - phi1(1) - phi1(2)*y(-1) - phi1(3)*y(-2) - phi1(4)*y(-4) - phi1(5)*y(-4) - phi1(6)*s - phi1(7)*t - phi1(8)*t(-1) - phi1(9)*t(-2) - phi1(10)*t(-3) - phi1(11)*u - phi1(12)*u(-1) - phi1(13)*u(-3) - (phi2(1)*y(-1) - phi2(2)*y(-2) - phi2(3)*y(-4) - phi2(4)*y(-4) - phi2(5)*s - phi2(6)*t - phi2(7)*t(-1) - phi2(8)*t(-2) - phi2(9)*t(-3) - phi2(10)*u - phi2(11)*u(-1) - phi2(12)*u(-3))*(1- exp(-gamma(1)*(q - c(1)))
lstar.append var = sigma(1)^2
lstar.append z = res/@sqrt(var)
lstar.append logl = log(@dnorm(z)) - log(var)/2
lstar.ml(showopts, m=1000, c=1e-5)
show lstar.output
endsub
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Bonjour ,
Ton problème n'est pas bien posé en plus sur EVIEWS y'a pas besoin de code à ce que je sache ou bien ? .
Tout dépend de ce que tu veux faire maintenant s'il s'agit de la manière de faire des estimations sur EVIEWS sur le lien ci après tu pourras trouver les explications basiques c'est juste du clique bouton pour cela point de génie
https://www.atlas.univ-montp1.fr/course … q=ECM1ECON
Donc tout ce
subroutine lstar_estimation (series y, series s, series t, series u, series q) coef (1) b coef (16) phi1=5 coef (16) phi2=5 coef (1) gamma coef (1) sigma sigma(1)= @stdev(q) c(1)=@mean(q) gamma(1)= 2 '@param sigma(1) 3,7234 gamma(1) 2 logl lstar lstar.append @logl logl lstar.append res=y - phi1(1) - phi1(2)*y(-1) - phi1(3)*y(-2) - phi1(4)*y(-4) - phi1(5)*y(-4) - phi1(6)*s - phi1(7)*t - phi1(8)*t(-1) - phi1(9)*t(-2) - phi1(10)*t(-3) - phi1(11)*u - phi1(12)*u(-1) - phi1(13)*u(-3) - (phi2(1)*y(-1) - phi2(2)*y(-2) - phi2(3)*y(-4) - phi2(4)*y(-4) - phi2(5)*s - phi2(6)*t - phi2(7)*t(-1) - phi2(8)*t(-2) - phi2(9)*t(-3) - phi2(10)*u - phi2(11)*u(-1) - phi2(12)*u(-3))*(1- exp(-gamma(1)*(q - c(1))) lstar.append var = sigma(1)^2 lstar.append z = res/@sqrt(var) lstar.append logl = log(@dnorm(z)) - log(var)/2 lstar.ml(showopts, m=1000, c=1e-5) show lstar.output endsub.
là c'est pourquoi faire ?
AG
Dernière modification par GUEYE_AHMADOU (06-10-2012 22:29:44)
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les lstar ne sont pas implémentés sur eviews !!!! le principe voudrait que j'estime d'abord un modèle linéaire et que j'effectue un test de non linéarité sur le modèle linéaire pour spécifier le type de fonction non linéaire que je devrait utiliser. le modèle linéaire que j'ai identifié est un ARDL de la forme y(t)= c+a1*y(t-1)+a2*y(t-2)+a3*y(t-3)+a4*y(t-4)+a5*s(t)+a6*t(t)+a7*t(t-1)+a8*t(t-2)+a9*t(t-3)+a10*u(t)+a11*u(t-1)+a12*u(t-2). Ensuite par un test j'ai trouvé que la spécification non linéaire appropriée est la fonction logistique. Et maintenant il me faut estimer le modèle non linéaire par le maximum de vraisemblance. Et j'ai du mal à spécifier la fonction de vraisemblance (c'est ce que je pense) ce qui fait que j'ai toujours un message qui me renvoie missing value quelque soit les valeurs de départ que j'utilise pour mon estimation. D'où la demande d'aide. Mr Ahmadou je ne sais pas si vous avez une idée de la manière dont on spécifie un spécification par le maximum de vraisemblance sur eviews.
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Bonjour,
Vous pouvez aller sur ces liens aussi pour voir la méthode de spécification concernant l'estimation du maximum de vraisemblance.
http://siteresources.worldbank.org/INTP … 8/m1_4.pdf
http://www.univ-orleans.fr/deg/masters/ … rlin_E.htm
Bon courage
AG
Dernière modification par GUEYE_AHMADOU (07-10-2012 10:26:04)
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merci Mr Ahmadou ces cours sont d'une grande aide
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