gmm matlab 代码

function [paraestt_staVitChi_staPvalue]=my_gmmestimation（momentpara0YXZnumberK）

%This program is for GMM estimation

%input:

%moment: moment conditions function defined by users

%para0:initial value for estimated parameters

%YX:data used to estimate parameters

%Z: data for instrument variables

%number: maximum convergence number when choosing optimal weighting matrix

%K:number of moment conditions

%output:  

%paraest:parameters estimated

%t_sta: T statistics for each estimated parameter

%V:covariance matrix for estimated parameters

%it: number of iteration

%Chi_sta and Pvalue: overidentifying test null hypothesis is moment

%conditions are feasible

 


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%example1

%to estimate the following model:Y=alpha+beta*X+eta

%moment conditions:[E（eta）;E（X*eta）]=0

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%clear

%kk=1000;

%X=randn（kk1）;Y=1+2*X+randn（kk1）/3;Z=[ones（kk1）X];number=100;

%para0=[0;1];

%[paraestt_staV]=gmmestimation（‘linearmodel01‘para0YXZnumber2）

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%moment conditions

%function f=linearmodel01（paranumYXZW）

%[Tq]=size（Y）;

%alpha=para（1）;beta=para（2）;

%eta=[Y-（alpha+beta*X）];

%for i=1:T

   % m_t（i:）=kron（eta（i:）Z（i:））;

    %end

%m=mean（m_t）‘;

%obj=m‘*W*m;

%if num==1

    %f=obj;

    %elseif num==2

    %f=m_t;

    %elseif num==3

    %f=m;

    %end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%example2

%to estimate the following model:

%dr_t =（alpha+beta*r_t）*dt+sigma*r_t^（gamma）*dW_t

%where W_t is a Brownian motion

%r_t is interest rate at time t and dr_t=r_t-r_t-1=y_t

%x_t=r_t-1dW_t=sqrt（dt）*eta_t

%eta_t is a standard normal random variabledefine y=[y_t]x=[x_t] xy are colummn vectors

%rewrite the model: y=（alpha+beta*x）*dt+sigma*x^（gamma）*dW

%instrument variables:z=[1x]

%moment conditions;

%kron（[E（y-（alpha+beta*x）*dt）;

%E（y-（（alpha+beta*x）*dt）^2-sigma^2*x^（2*gamma）*dt）]z）=0

%kron（AB） means Kroneker product of A and B

%%%%%%%%%%%%%%%moment function

% function f=cklstest01（paranumYXZW）

% [Tq]=size（Y）;

% alpha=para（1）;beta=para（2）;sigsq=para（3）;gamma=para（4）;

% eta=[Y-（alpha+beta*X）/12（Y-（alpha+beta*X）/12）.^2-sigsq*X.^（2*gamma）/12];

% for i=1:T

%