下面程序的命令，请问高手哪里出错了？

2               1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
cost-dta.txt         DATA FILE NAME
cost-out.txt         OUTPUT FILE NAME
2               1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION
y               LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
39              NUMBER OF CROSS-SECTIONS
12               NUMBER OF TIME PERIODS
350              NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
5               NUMBER OF REGRESSOR VARIABLES (Xs)
y               MU (Y/N) [OR DELTA0 (Y/N) IF USING TE EFFECTS MODEL]
10               ETA (Y/N) [OR NUMBER OF TE EFFECTS REGRESSORS (Zs)]
n               STARTING VALUES (Y/N)
                IF YES THEN     BETA0              
                                BETA1 TO
                                BETAK            
                                SIGMA SQUARED
                                GAMMA
                                MU              [OR DELTA0
                                ETA                 DELTA1 TO
                                                      DELTAP]

                                NOTE: IF YOU ARE SUPPLYING STARTING VALUES
                                AND YOU HAVE RESTRICTED MU [OR DELTA0] TO BE
                                ZERO THEN YOU SHOULD NOT SUPPLY A STARTING
                                VALUE FOR THIS PARAMETER.

下面是得出的结果
iteration =     0  func evals =     20  llf =  0.78117780E+03
     0.90780808E+00-0.24391884E-01 0.21278413E+00 0.19030403E+00 0.39683649E+00
    -0.32148536E-02 0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.00000000E+00
     0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.00000000E+00
     0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.19666412E-02 0.90000000E+00
gradient step
pt better than entering pt cannot be found
iteration =     1  func evals =     28  llf =  0.78117780E+03
     0.90780808E+00-0.24391884E-01 0.21278413E+00 0.19030403E+00 0.39683649E+00
    -0.32148536E-02 0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.00000000E+00
     0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.00000000E+00
     0.00000000E+00 0.00000000E+00 0.19666412E-02 0.90000000E+00


the final mle estimates are :

                 coefficient     standard-error    t-ratio

  beta 0         0.90780808E+00  0.10000000E+01  0.90780808E+00
  beta 1        -0.24391884E-01  0.10000000E+01 -0.24391884E-01
  beta 2         0.21278413E+00  0.10000000E+01  0.21278413E+00
  beta 3         0.19030403E+00  0.10000000E+01  0.19030403E+00
  beta 4         0.39683649E+00  0.10000000E+01  0.39683649E+00
  beta 5        -0.32148536E-02  0.10000000E+01 -0.32148536E-02
  delta 0        0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  delta 1        0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  delta 2        0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  delta 3        0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  delta 4        0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  delta 5        0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  delta 6        0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  delta 7        0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  delta 8        0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  delta 9        0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  delta10        0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  sigma-squared  0.19666412E-02  0.10000000E+01  0.19666412E-02
  gamma          0.90000000E+00  0.10000000E+01  0.90000000E+00

log likelihood function =   0.78117780E+03

LR test of the one-sided error =   0.76807335E+02
with number of restrictions = *
[note that this statistic has a mixed chi-square distribution]

number of iterations =      1

(maximum number of iterations set at :   100)

number of cross-sections =     39

number of time periods =     12

total number of observations =    350

thus there are:    118  obsns not in the panel