文件名称：matlab最简单的代码-blp-demand:使用最新技术估算Matlab中的BLP需求模型
文件大小：1.24MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 05:22:10
系统开源
matlab最简单的代码BLP需求（已弃用） Jeff Gortmakers的pyblp软件包正在完成所有当前的开发。 看 （） 由克里斯·康隆（） 现在仅建议将其用于教学目的-请使用pyBLP 该软件包包含嵌套定点（NFP）方法的最新实现，该方法使用Berry Levinsohn和Pakes（1995）（BLP）的方法来估计需求。 主要功能是： 单个用户可配置文件允许非对角线随机系数，非正态随机系数等。 并行解决市场份额（逐个市场） 使用牛顿法解决市场份额的选择 使用Reynaerts的修正定点迭代法解决市场份额的选项，Varadhan，纳什（2012）。 这非常快！ （默认） 计算第二阶段加权矩阵和标准误差（需要更好的错误检查！） 可以使用knitromatlab或fmincon（强烈建议使用knitromatlab） 针对Matlab R2015a进行了优化 包装说明 该软件包包含以下文件 extract_params.m： 这是一个用户可配置文件，必须对其进行编辑，并确定传递给优化例程的正确规范。 在这里，您可以指定实用程序的随机组成部分和相应的派生类。 设置该文件的两个例子：
【文件预览】：
blp-demand-master
----.gitignore(326B)
----solveNewton.m(550B)
----myDerivCheck.m(180B)
----extract_params.m(1KB)
----example.diary(5KB)
----print_results.m(421B)
----ivregression.m(238B)
----example.m(2KB)
----sample.mat(1.23MB)
----fp_squarem.m(3KB)
----solveAllShares.m(2KB)
----correlated_normal.m(2KB)
----indep_normal.m(2KB)
----readme.md(6KB)
----finite_difference.m(355B)
----.gitattributes(486B)
----solveRCBLPpar.m(3KB)
----rc_share_safe.m(648B)
----RCBLP_Jacobian.m(901B)