Wiskundeforum

Hi,
Dank je wel voor je help en tijd. Ik denk dat ik de antwoord nu wel heb.
Nogmaals veel dank.

is then op tijdstip t

Voor deze heb ik op iedere tijdstip t de regressie uitgevoerd (labda_t) en dan de gemiddelde nemen over 324 geschatte labda_t. Maar ik wil graag eigenlijk de GMM regressie uitvoeren en labda in een keer schatten R_t =\beta^{^{L}}[\lambda_L-E{(L_t)}]+BF_t+\beta^{_{L}}L_t+\epsilon_t dus hiermee heb ik...

Dank je wel voor je help. Heb je toevallig ook de labda_L? Want Ik kan die maar niet goed krijgen.

Mkt, smb, hml hoort bij F (3 kan ook, ik moet met 3 kolommen en 4 kolommen beide werken). en MDI is L

Hoi, Sorry voor dat. Hier is de nieuwe file

Hoe bedoel je met centreren? Ik heb de data set hier geupload: Veel dank dat je dat wilt nakijken!

Het is omdat dat ik de λ_L moet bepalen. λ_L komt van deze regressie E(R_t) = B*λ_F + β_L*λ_L waarvan β_L is schatter van deze regressie R_t = β_0 + B*F_t + β_L*L_t + e_t waardoor dat het beter is om de GMM toe te passen dan 2 aparte OLS. Ik heb al apart R_t = β_0 + B*F_t + β_L*L_t + e_t gedaan in S...

Bedank voor je reactie! g() is de gedeelte dat ik niet goed snap. Ik heb wel de formules gevonden maar mijn uitvoering klopt niet. g(\theta)=\frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T}f_t(\theta) ,met, f_t(\theta)= \begin{pmatrix}h_t \bigotimes \epsilon _t \\ L_t-E(L_t)\end{pmatrix} en, h'_m = \begin{pmatrix}1 & F'_t...

Ja klopt, Ik wil β_0 (10x1 vector), B (10x4 matrix), β_L (10*1 vector) en λ_L (scalar) bepalen. L_t is een scalar (this is een vector presentatie) op tijdstip t.

Beste allemaal, Ik moet de volgende multivariaat regressie gaan uitvoeren: R_t = β_0 + B*F_t + β_L*L_t + e_t waar R_t is een 10X1 vector , F_t is een 4x1 vector, B is een 10x4 matrix, en β_0 en β_L zijn 10x1 vector. Vervolgens: E(R_t) = B*λ_F + β_L*λ_L en omdat λ_F = E(F_t) waardoor geldt: β_0 = β_L...