Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Tài Chính - Ngân Hàng
Kế toán - Kiểm toán
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 8
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 8
Mỹ Nga
60
21
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
8 Numerical Maximization 8.1 Motivation Most estimation involves maximization of some function, such as the likelihood function, the simulated likelihood function, or squared moment conditions. This chapter describes numerical procedures that are used to maximize a likelihood function. | P1 GEM IKJ P2 GEM IKJ QC GEM ABE T1 GEM August 20 2002 12 39 Char Count 0 CB495-08Drv CB495 Train KEY BOARDED Part II Estimation 187 P1 GEM IKJ CB495-08Drv P2 GEM IKJ QC GEM ABE CB495 Train KEY BOARDED T1 GEM August 20 2002 12 39 Char Count 0 188 T1 GEM P1 GEM IKJ P2 GEM IKJ QC GEM ABE CB495-08Drv CB495 Train KEY BOARDED August 20 2002 12 39 Char Count 0 8 Numerical Maximization 8.1 Motivation Most estimation involves maximization of some function such as the likelihood function the simulated likelihood function or squared moment conditions. This chapter describes numerical procedures that are used to maximize a likelihood function. Analogous procedures apply when maximizing other functions. Knowing and being able to apply these procedures is critical in our new age of discrete choice modeling. In the past researchers adapted their specifications to the few convenient models that were available. These models were included in commercially available estimation packages so that the researcher could estimate the models without knowing the details of how the estimation was actually performed from a numerical perspective. The thrust of the wave of discrete choice methods is to free the researcher to specify models that are tailor-made to her situation and issues. Exercising this freedom means that the researcher will often find herself specifying a model that is not exactly the same as any in commercial software. The researcher will need to write special code for her special model. The purpose of this chapter is to assist in this exercise. Though not usually taught in econometrics courses the procedures for maximization are fairly straightforward and easy to implement. Once learned the freedom they allow is invaluable. 8.2 Notation The log-likelihood function takes the form 1.1 . N 1 ln Pn N where Pn is the probability of the observed outcome for decision maker n N is the sample size and is a K x 1 vector of parameters. In this chapter we divide the log-likelihood .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 1
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 2
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 3
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 4
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 5
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 6
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 7
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 8
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 9
Train_Discrete Choice Methods with Simulation - Chapter 10
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.