呵呵，我觉得最大似然估计可以用编成的方法或者用菜单的方式。但中心是写出似然函数的表达式，以及确定初始值。

logl name1

@logl name2

name1.append name2=没有求和号的似然函数

首先建立一个object，选择logl，可命名也可不必，就会跳出一个似然对象的编辑框，然后编程求解。具体看Eviews的帮助文件，见logl对象的介绍。

没用，很容易出现问题，总是出missing value 或别的问题我已经研究好几天了，最后还是决定放弃。也没有别人会，在周围人中。郁闷

请教用STATA怎么做最大似然估计

stata里面最ML比较麻烦，不如sas。

下面是一个例子，

capture clear

set more 1 ******************the CES production functions ************* program define nlces if "`1'" == "?" { global S_1 "B0 A D R" global B0 = 1 global A =1 global D =0.3 global R =0.7 exit } replace `1' =$B0+$A*ln($D*labor^$R+(1-$D)*capital^$R) end

use d:\data\dta\ces.dta nl ces lnq

*quietly nl ces lnq

*set more 0

/* NL */

program define nlnexpgr if "`1'" == "?" { /* if query call ... */ global S_1 "B0 B1" /* declare parameters */ global B0=1 /* and initialize them */ global B1=.1 exit } replace `1'=$B0*(1-exp(-$B1*x)) /* otherwise, calculate function */ end

*use sasxmpl1, clear gen y=products gen x=labor nl nexpgr y

/* mL */ program define mlnexpgr version 7 args lnf B1x B0 sigma tempvar res qui gen double `res' = $ML_y1 - `B0'*(1-exp(-`B1x')) qui replace `lnf' = -0.5*ln(2*_pi)-ln(`sigma')-0.5*`res'^2/`sigma'^2 end

ml model lf mlnexpgr (B1: y = x, nocons) (B0:) (sigma:)

ml check ml search ml max

ml model lf mlnexpgr (B1: y = x, nocons) (B0:) (sigma:), robust ml check ml search ml max

*ml model lf mlnexpgr (B1: y = x, nocons) (B0:) (sigma:), cluster(group) *ml max

还是不行，系统提示总是说missing value 知道那里不对。我就是按照帮助文件做的。说明是

@logl logl1

res=z-c(1)-c(2)*x1-------------c(21)*x55

var=c(22)

logl1=-log(2*3.14158*var)/2-log(res^2)/2*var

不知道为什么不行

你不够天才，呵呵，开玩笑