非线性模型参数估计方法步骤.doc

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1、EViews非线性模型参数估计方法步骤1.新建EViews工作区，并将时间序列X、P1和P0导入到工作区；2.设定参数的初始值全部为1，其方法是在工作区中其输入下列命令并按回车键paramc(1)1c(2)1c(3)1c(4)13.估计非线性模型参数，其方法是在工作区中其输入下列命令并按回车键nlsq=exp(c(1))*x^c(2)*p1^c(3)*p0^c(4)4.得到结果见table01（91页表3.5.4结果）（案例一结束）DependentVariable:QMethod:LeastSquaresDate:03/29/15Time:21:44Sample:19852006I

2、ncludedobservations:22Convergenceachievedafter9iterationsQ=EXP(C(1))*X^C(2)*P1^C(3)*P0^C(4)CoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C(1)5.0.66.649310.0000C(2)0.0.19.118740.0000C(3)-0.0.-1.0.2027C(4)-0.0.-2.0.0233R-squared0.    Meandependentvar1830.000AdjustedR-squared0.    S.D.dependentvar365.1392

3、S.E.ofregression50.45954    Akaikeinfocriterion10.84319Sumsquaredresid45830.98    Schwarzcriterion11.04156Loglikelihood-115.2751    Hannan-Quinncriter.10.88992Durbin-Watsonstat0.（92页表3.5.5结果）（案例二过程）5.新建EViews工作区，并将时间序列X、P1和P0导入到工作区；1.设定参数的初始值全部为1，其方法是在工作区中其输入下列命令并按回车键paramc(1)1c(2)1c(3)12.估计非线性

4、模型参数，其方法是在工作区中其输入下列命令并按回车键nlsq=exp(c(1))*(x/p0)^c(2)*(p1/p0)^c(3)3.得到结果见table02（92页表3.5.5结果）（案例二结束）DependentVariable:QMethod:LeastSquaresDate:03/29/15Time:22:14Sample:19852006Includedobservations:22Convergenceachievedafter4iterationsQ=EXP(C(1))*(X/P0)^C(2)*(P1/P0)^C(3)CoefficientStd.Errort-Stat

5、isticProb.  C(1)5.0.76.026660.0000C(2)0.0.26.981630.0000C(3)-0.0.-1.0.0858R-squared0.    Meandependentvar1830.000AdjustedR-squared0.    S.D.dependentvar365.1392S.E.ofregression50.53638    Akaikeinfocriterion10.80939Sumsquaredresid48524.59    Schwarzcriterion10.95817Loglikelihood-115.9033    Han

6、nan-Quinncriter.10.84444Durbin-Watsonstat0.