在广义矩方法（GMM）中，权重矩阵(W)的选择是关键的一步。理想情况下，(W)应该即是矩条件的协方差矩阵的逆矩阵。这是由于使用如许的权重矩阵可以使得估计量到达最小方差，从而提高估计效率。
两步GMM盘算权重矩阵(W)
- 第一步 - 初始估计：
- 使用一个简单的权重矩阵（如单位矩阵）来进行初始的参数估计。
- 基于这个初始估计，盘算出样本矩条件向量(g_n(\theta))。
- 估计协方差矩阵：
- 使用初始估计得到的参数值来盘算每个观测点的矩条件向量(g(x_i, \hat{\theta}_0))。
- 盘算这些矩条件向量的样本协方差矩阵(\hat{S})。
- 构造新的权重矩阵：
- 将上述估计得到的协方差矩阵取逆，即得到更有效的权重矩阵(\hat{W} = \hat{S}^{-1})。
MATLAB代码示例
下面是一个MATLAB代码示例，演示怎样通过两步GMM来盘算权重矩阵(W)：
- % 生成模拟数据
- n = 1000; % 样本数量
- x = randn(n, 1); % 自变量
- e = randn(n, 1); % 随机扰动项
- y = 1 + 2 * x + e; % 因变量，真实参数为β0=1, β1=2
- % 定义矩条件函数
- moment_conditions = @(params, x, y) [y - (params(1) + params(2) * x), ...
- x .* (y - (params(1) + params(2) * x))];
- % 第一步：使用单位矩阵作为初始权重矩阵进行初始估计
- W_initial = eye(2);
- options = optimset('Display', 'iter', 'MaxIter', 500, 'TolX', 1e-8, 'TolFun', 1e-8);
- objective_function = @(params, x, y, W) moment_conditions(params, x, y)' * W * moment_conditions(params, x, y);
- start_params = [0, 0];
- result_initial = fminunc(@(params) objective_function(params, x, y, W_initial), start_params, options);
- % 第二步：基于初始估计计算新的权重矩阵
- g_n = moment_conditions(result_initial, x, y);
- S_hat = g_n' * g_n / n; % 估计协方差矩阵
- W_new = inv(S_hat); % 新的权重矩阵
- % 输出新的权重矩阵
- disp('New Weight Matrix W:');
- disp(W_new);
- % 可以继续使用新的权重矩阵W_new进行第二次优化
- result_final = fminunc(@(params) objective_function(params, x, y, W_new), result_initial, options);
- % 输出最终结果
- fprintf('Final estimated parameters: beta0 = %.4f, beta1 = %.4f\n', result_final(1), result_final(2));
- 生成数据：生成模仿数据。
- 定义矩条件：定义矩条件函数moment_conditions。
- 第一步 - 初始估计：使用单位矩阵作为初始权重矩阵，通过fminunc进行初始参数估计。
- 第二步 - 估计协方差矩阵：基于初始估计，盘算每个观测点的矩条件向量，并估计协方差矩阵(\hat{S})。
- 构造新的权重矩阵：将协方差矩阵取逆，得到新的权重矩阵(\hat{W})。
- 输出新的权重矩阵：体现新的权重矩阵。
- 第二次优化：使用新的权重矩阵进行第二次优化，得到终极的参数估计。
这个过程展示了怎样通过两步GMM来盘算和更新权重矩阵。你可以根据具体问题调整矩条件、数据处理和优化选项。如果你有更具体的模子或数据，请提供更多细节以便进一步定制化处理。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
