derivatete Analitike

Analitik derivateve Ne kemi përmendur më lart se mjaft përdorimin e derivateve analitike, nëse është e mundur, ka disa avantazhe: informatikë dhe më pak të saktë gradient vlerat. Pra, nëse është e mundur që të japë analitike 16Be i sigurt se keni edhe workfile me hap të dhënave të përshtatshme, përndryshe nuk ka EViews shans për të marrë të dhëna dhe do t'i japë një gabim.

Figura 18: EViews-Output e ML vlerësim analitik duke përdorur derivateve.

shprehje për të pjerrët, ai duhet të bëhet. Derivim i (41) i jep: @ l (y,?) @? = T Xt = 1 6 "t 5? 2 + "2t (50) @ l (y,?) @? = T Xt = 1 6xt "t 5? 2 + "2t (51) @ l (y,?) @? 2 = -- T 2? 2 + 3 ? 2 T Xt = 1 "2t 5? 2 +" 2t . (52) Ne e shohim qartë se këtu ne nuk mund t'i zgjidhë të gjitha derivateve në zero me dorë. Zbatimi i këtyre derivateve në programin tonë ML nevojat për të na tregoni se EViews define typed në shprehje e pjerrët e një kriter të funksionojë. Për ta bërë këtë, ne përdorim të komandën loglname.append @ deriv. Më tej, ne kemi për të dhënë në të njëjtën komandë përputhje edhe pas urdhërimin dhe emrat e derivateve, të tilla që e di EViews element i cili në të cilat është derivim gradient. Duke bërë kështu në shkallë të parë kërkon të përcaktojë koeficienti i të cilit është të respektojë të rrjedhura prej xhiton ndjekur nga emri i pjerrët. Në një tjetër hap ne definimin e funksioneve të veçanta për të derivateve duke përdorur lidhjen e mësipërme deklaruar emrat dhe komandën loglname.append namederiv. I gjithë programi kodi për të përdorur analitike derivateve është dhënë në fund të këtij seksioni. Running ky program i jep të prodhimit në figurën 18. Ajo mund të shihet se parametër Vlerësimet ndryshojnë paksa në krahasim me përdorimin e derivateve numerike, por mund të Sigurohuni që të përdorni analitike derivateve moreexact jep rezultate. Pra, nëse më shumë informacion është në dispozicion këto të dhëna duhet të përdoret gjithashtu. Përsëri duke parë për derivateve jep tryezë të shtypura në figurën 19. Ne mund të shohim se sipas User analitike janë dhënë dhe derivateve në krahasim numerike derivateve, të cilat janë shumë të afërta me ato të mëtejshme.

Figura 19: Informacion mbi të derivateve në ML vlerësim analitik duke përdorur derivateve.

'ML-vlerësim me analitike derivateve 'Cakto për të filluar vlerat LS ekuacion eq1.ls rendcyco c rendmark coef (1) alfa = c (1) coef (1) beta = c (2) coef (1) SIGMA = eq1. vetiu @ 'Set up gjasat log smr smr.append @ logl logl1 Res smr.append = rendcyco - alfa (1) - beta (1) * rendmark smr.append l_t = log (1 + 2 Res (5 * SIGMA (1) 2) smr.append @ deriv alfa (1) grad1 beta (1) grad2 SIGMA (1) grad3 smr.append grad1 = (6 * Res) / (5 * SIGMA (1) 2 + Res 2) smr.append grad2 = (6 * * Res rendmark) / (5 * SIGMA (1) 2 + Res 2) smr.append grad3 = - 1 / (2 * SIGMA (1) 2) + (3/sigma (1) 2) Res * 2 / (5 * SIGMA (1) 2 + Res 2) smr.append logl1 = -1 / 2 * log (SIGMA (1) 2) - 3 * l_t 'Bëjnë MLE smr.ml tregojnë smr.output 'Krahasojnë me LS tregojnë eq1.output