NonLinier Estimation using OLS and Max Likelihood

Posted on Oktober 7, 2008 by SANJOYO

Paper akan melaporkan hasil ekperimen model nonlinier
untuk menaksir fungsi produksi Cobb-Douglas dan CES dengan mengunakan
metoda Nonlinier Least Square dan Non-Linier Maksimum Likelihood. Metoda estimasi model non linier dengan pendekatan Algoritma Konvesional Gause-Newton; Newton-Rhapson; Marquardt-Levenberg; Berndt, Hall, Hall & Hausman atau Metoda Quadratic-Hill Climbing. Dalam paper ini akan menjelaskan pendekatan tersebut. Simulasi Monte Carlo digunakan untuk menjamin Robusness hasil estimasi. Komputasi yang digunakan dengan menggunakan MATLAB.

File download klik di sini nonlinier.pdf dan lampiran.pdf.

Bookmark and Share

DIarsipkan di bawah: Akaike information Criteria, Algoritma, Berndt Hall Hall Hausman, Cobb Douglas, Econometric, Econometrics, Ekonmetrika, Ekonometrik, Ekonometrika, Estimasi, Estimation, Hill Climbing, MATLAB, ML, Marquardt Levenberg, Maximum Likelihood, Monte Carlo, OLS, Ordinary Least Square, Schwart Criteria, Simulation, constant elasticity of substitution, simulasi | Ditandai: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

»

4 Tanggapan

  1. mita, di/pada November 29th, 2008 pada 2:03 pm Dikatakan: r

    saya mahasiswa yang sekarang sedang mengerjakan tugas akhir (skripsi) tentang model parametrik non linear svensson. saya sedang mencari literatur tentang algoritma untuk melengkapi tugas akhir saya alhamdulillah saya dapat dari blog anda, tapi kok tidak bisa saya download ya?
    terima kasih.

    Balas
  2. sanjoyo, di/pada November 29th, 2008 pada 5:05 pm Dikatakan: r

    Coba lagi di-down load, sudah saya coba dan tak ada problem. Mungkin, pas lagi high traffic.
    Kalau belum berhasil, nanti bisa saya email ke Anda.

    Salam

    Sanjoyo

    Balas
  3. leni, di/pada Januari 19th, 2009 pada 4:11 pm Dikatakan: r

    bagaimana hubungan antara beta koefisien dan parameter jika varian sampel dan standar deviasi mempunyai variabel yang identik

    Balas
  4. sanjoyo, di/pada Januari 20th, 2009 pada 8:40 am Dikatakan: r

    Mba Leni,

    Pertanyaannya sangat singkat, namun saya coba menjawab dalam kontek estimator model Linier/ Non linier.

    Estimasi dalam model Liner/ Non Linier dengan mengunakan metoda OLS atau Maximum Likelihood mempunyai karakteristik tersendiri.

    Hiharapkan ekpektasi koefisien beta akan sama dengan parameter-nya. Artinya apabila sample (asumsi distribusi identik) diperbesar maka akan diharapkan nilai koefisien beta sama dengan parameternya.

    Bila mana sample tidak berdistribusi identik, maka hasil estimasi koefisien beta tidak varian minimum. Sehingga estimasi tersebut tidak BLUE.

    Salam

    Sanjoyo

    Balas

Tinggalkan Balasan