最近在研究lee-carter死亡预测模型，其中第一部分是对假设模型的参数进行估计，经典的方法是奇异值分解法(SVD)，改善的方法有：加权最小二乘法（WLS）、极大似然估计法（MLE）、最小二乘法（OLS）。我原本是参考别人的书用R软件求解参数的，“貌似成功”的跑出结果。最后验证的时候总感觉有点不太对，所以想求有过经验的各位，方便的话希望指点几下。随便哪种方法都可以。
    我求解的参数是y=Bx*Kt，注x和t均是下标，t取值是1997-2015，x取值是1-10。有点类似于矩阵。我想求解的参数是Bx和Kt值。
我用R代码的MLE法——跑出来的部分结果如下：

t	x	y	K	B
1997	1	-0.67362	0.156469	-5.1376
1997	2	-0.44372	0.156469	1.247257
1997	3	0.967892	0.156469	1.910756
1997	4	1.562306	0.156469	0.888362
1997	5	2.156384	0.156469	0.744023
1997	6	2.414529	0.156469	0.314243
1997	7	2.8902	0.156469	0.302563
1997	8	3.033331	0.156469	0.349185
1997	9	3.208583	0.156469	0.17559
1997	10	3.230927	0.156469	0.205621

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