octave_packages/econometrics-1.0.8/gmm_example.m

   1 # Copyright (C) 2003,2004, 2005  Michael Creel <michael.creel@uab.es>
   2 #
   3 # This program is free software; you can redistribute it and/or modify
   4 # it under the terms of the GNU General Public License as published by
   5 # the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
   6 # (at your option) any later version.
   7 #
   8 # This program is distributed in the hope that it will be useful,
   9 # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  10 # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
  11 # GNU General Public License for more details.
  12 #
  13 # You should have received a copy of the GNU General Public License
  14 # along with this program; If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
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  16 # GMM example file, shows initial consistent estimator,
  17 # estimation of efficient weight, and second round
  18 # efficient estimator
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  21 n = 1000;
  22 k = 5;
  23
  24 x = [ones(n,1) randn(n,k-1)];
  25 w = [x, rand(n,1)];
  26 theta_true = ones(k,1);
  27 lambda = exp(x*theta_true);
  28 y = poissrnd(lambda);
  29 [xs, scalecoef] = scale_data(x);
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  31 # The arguments for gmm_estimate
  32 theta = zeros(k,1);
  33 data = [y xs w];
  34 weight = eye(columns(w));
  35 moments = "poisson_moments";
  36 momentargs = {k}; # needed to know where x ends and w starts
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  38 # additional args for gmm_results
  39 names = char("theta1", "theta2", "theta3", "theta4", "theta5");
  40 gmmtitle = "Poisson GMM trial";
  41 control = {100,0,1,1};
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  44 # initial consistent estimate: only used to get efficient weight matrix, no screen output
  45 [theta, obj_value, convergence] = gmm_estimate(theta, data, weight, moments, momentargs, control);
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  47 # efficient weight matrix
  48 # this method is valid when moments are not autocorrelated
  49 # the user is reponsible to properly estimate the efficient weight
  50 m = feval(moments, theta, data, momentargs);
  51 weight = inverse(cov(m));
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  53 # second round efficient estimator
  54 gmm_results(theta, data, weight, moments, momentargs, names, gmmtitle, scalecoef, control);
  55 printf("\nThe true parameter values used to generate the data:\n");
  56 prettyprint(theta_true, names, "value");
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  58 # Example doing estimation in parallel on a cluster (requires MPITB)
  59 # uncomment the following if you have MPITB installed
  60 # nslaves = 1;
  61 # theta = zeros(k,1);
  62 # nslaves = 1;
  63 # title = "GMM estimation done in parallel";
  64 # gmm_results(theta, data, weight, moments, momentargs, names, gmmtitle, scalecoef, control, nslaves);