Estimasi Model Regresi NonLinier dg OLS dan Max Likelihood

Paper akan melaporkan hasil ekperimen model nonlinier untuk menaksir fungsi produksi Cobb-Douglas dan CES dengan mengunakan metoda Nonlinier Least Square dan Non-Linier Maksimum Likelihood. Metoda estimasi model non linier dengan pendekatan Algoritma Konvesional Gause-Newton; Newton-Rhapson; Marquardt-Levenberg; Berndt, Hall, Hall & Hausman atau Metoda Quadratic-Hill Climbing. Dalam paper ini akan menjelaskan pendekatan tersebut. Simulasi Monte Carlo digunakan untuk menjamin Robusness hasil estimasi. Komputasi yang digunakan dengan menggunakan MATLAB.

Download bila Anda ingin tulisan lengkap [Non Linier.pdf] dan [Lampiran]
Silahkan “Komentar” di bawah ini.

Estimasi Model Regresi Linier dg Ordinary Least Square dan Simulasi Monte Carlo

Estimasi dalam Model Linier pada umumnya mengunakan metoda OLS (Ordinary Least Square) atau ML (Maximum Likelihood). Dalam Paper ini menjelaskan secara teoritis bagaimana metoda estimasi tersebut. Simulasi Monte Carlo digunakan untuk menjamin Robusness hasil estimasi. Komputasi yang digunakan dengan menggunakan MATLAB.

Download bila Anda ingin mendapatkan paper lengkap: (1)cover.pdf; (2)daftar-isi.pdf; (3)isi.pdf

Silahkan “Komentar” di bawah ini.