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Not enough input arguments

 

Lisa89
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     Beitrag Verfasst am: 26.06.2019, 15:01     Titel: Not enough input arguments
  Antworten mit Zitat      
Hallo ich möchte gerne den Loss eines Models herausfinden.
Mein model wie wie folgt aus:
Code:

%Hybrid NKM under commitment
%% Step 1 define the parameters
%same Parameters as from the script
%Parameters
gam_f = 0.5
gam_b =0.5
beta= 1
gam_x = 0.2
lambda = 0.5
phi = 0.5                       % IS Parameter for interest rate
sig = 1                         % IS Parameter for interest rate
AR_par = 0.8
%% Step 2
% System is: (w;v)(+1) = A*[w;v] + [ 1;0;0;0;0]*eps
A11= [AR_par 0 0;0 0 0; 0 0 0];
A12= [ 0 0; 1 0; 0 1];
A21 =[ 0 -gam_f/(beta^2*gam_b) 0; -1/(beta*gam_f) 0 -gam_b/gam_f];   %Klammern nicht vergessen
A22 =[ 1/(beta^2*gam_b) gam_x/(beta^2*lambda*gam_b); -gam_x/(beta*gam_f) 1/(beta*gam_f)];
A = [ [A11 A12] ; [A21 A22] ]
%% Step 3
% using the Schur Decomposition to solve the state equations
% solve the system
disp('Schur decomposition')
 [Z, T] = schur(A, 'complex')
  disp('reorder eigenvalues in increasing order along the principal diagonal')
 [Z T] = ordschur(Z,T, 1:5)
 if abs(sum(sum(Z*T*Z'-A))) > 0.0001 && sum(sum(Z'*Z-eye(lenght(Z)))) > 0.0001
disp('Error in Schur decomposition')
end
 disp('check Blanchard-Kahn')
 abs_diag_T = abs(diag(T))'
 
%% Calculating the solution time path for nu, x and pi using the following law of motion:
% z(+1) = E[z(+1)] + Z_11^-1 * [1;0;0] * eps
T_11 = T(1:3,1:3)
Z_11 = Z(1:3,1:3)
Z_21 = Z(4:5,1:3)
T=1000;
z_solution= zeros(3,T);                     % zeros because we have variables in  i with t-1
w_solution= zeros(3,T);                     % zeros because we have variables in i with t-1
w_solution(:,1)=[ 1; 0; 0];    %initial jump
z_solution(:,1)=inv(Z_11)* w_solution(: ,1);%initial jump
v_solution= zeros(2,T);
i_solution= zeros(1,T);           % nominal interest rate: IS umgestellt nach der Variable i.Hier liegt anscheinend das Problem.
for t= 2:T
z_solution(:,t)= T_11* z_solution(: ,t-1 );
w_solution(:,t)= Z_11 * z_solution(:,t);
v_solution(:,t)= Z_21 *inv(Z_11)* w_solution(:,t);
end
for t= 1:T-1
    i_solution(:,t) =((1- phi)*v_solution(1,t+1)+phi*w_solution(2,t)-w_solution(2,t+1))*sig+ v_solution(2,t+1); % Jump in 1 anstatt 2. umgestellte IS-Kurve.
end;


Mein Code für den Loss sieht so aus:
Code:
function [ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_Fun( data, w_pi, w_x )
   
vol_pi = (mean(data.v_solution(2,1:T).^2));
vol_x = (mean(data.v_solution(1,1:T).^2));
LossVal =   w_pi * vol_pi ...
          + w_x  * vol_x;
       
         w_pi = 0.5 ;   %1;
         w_x = 0.25;   %0.5;
         
end


Um den Loss zu berechnen benötige ich die v_solution, da es ein Vektor ist, der die beiden variablen x und pi enthält. Ich benötige den Mittelwert dieser beiden für die Lossfunktion.

Ich bekomme immer die Fehlermeldung:

Not enough input arguments.
Error in lossc (line 3)
vol_pi = (mean(data.v_solution(2,T).^2));

Ich habe schon einen Hinweis bekommen, dass ich eventuell die input Argumente gar nicht eingesetzt habe? und ich T in der Loss funktion auch nochmal definieren muss.

Hat jemand villeicht einen Tipp für mich?
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 26.06.2019, 17:10     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

wie rufst du Loss_Fun denn auf? Die Funktion braucht drei Inputs. Die Fehlermeldung legt nahe, dass du weniger (oder gar keine) übergibst.

Zitat:
Ich habe schon einen Hinweis bekommen, dass ich eventuell die input Argumente gar nicht eingesetzt habe? und ich T in der Loss funktion auch nochmal definieren muss.

Beides zutreffend.

w_pi und w_x müssen auch definiert werden, bevor sie verwendet werden.

Grüße,
Harald
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     Beitrag Verfasst am: 26.06.2019, 17:20     Titel: Re: Not enough input arguments
  Antworten mit Zitat      
Hallo Lisa89,

Die meisten Leser werden nicht wissen, was der "Loss eines Modells" ist. Aber die Fehlermeldung hat ja auch nichts mit der Bedeutung der Zahlen zu tun.

Du hast T mehrfach definiert:
Code:
[Z, T] = schur(A, 'complex')
[Z T] = ordschur(Z,T, 1:5)
T=1000;

Das ist kein Fehler, aber verwirrend.

Nun hast du diesen Code:
Zitat:
Code:
function [ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_Fun( data, w_pi, w_x )
vol_pi = (mean(data.v_solution(2,1:T).^2));

Hier ist T nicht definiert. Stattdessen wird dann eine Funktion "T" aufgerufen, die offenbar Inputargumente benötigt. Wie wäre dies:
Code:
vol_pi = (mean(data.v_solution(2, :).^2));

Dann wird die gesamte Zeile verwendet, auch ohne dass T benötigt wird.
Zitat:
Um den Loss zu berechnen benötige ich die v_solution, da es ein Vektor ist, der die beiden variablen x und pi enthält. Ich benötige den Mittelwert dieser beiden für die Lossfunktion.

Das spielt für den eigentlichen Fehler keine Rolle, oder?

Zitat:
Ich habe schon einen Hinweis bekommen, dass ich eventuell die input Argumente gar nicht eingesetzt habe? und ich T in der Loss funktion auch nochmal definieren muss.

Stimmt. Du kanntest also die Lösung schon. T weg zu lassen ist noch einfacher.

Bemerkung: inv ist nicht nützlich. Lies mal in der Dokumentation nach, wieso man besser den Slash-Operator verwendet.

Gruß, Jan
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Lisa89
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     Beitrag Verfasst am: 26.06.2019, 17:28     Titel:
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Zitat:
wie rufst du Loss_Fun denn auf? Die Funktion braucht drei Inputs. Die Fehlermeldung legt nahe, dass du weniger (oder gar keine) übergibst.


Ich dachte, dass ich die inputs schon angegeben hätte mit und das damit gemeint wäre
vol_pi = (mean(data.v_solution(2,1:T).^2));
vol_x = (mean(data.v_solution(1,1:T).^2));

ich rufe die Lossfkt. nur mit Loss_fun auf, so wie ich sie auch abgespeichert habe. Ich rufe sie unabhängig vom main script ab. Wie setze ich denn sonst die input Argumente ein?


Zitat:
w_pi und w_x müssen auch definiert werden, bevor sie verwendet werden.



ich habe die beiden nur durch Werte definiert. Wie sollten sie sonst definiert werden?
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Lisa89
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     Beitrag Verfasst am: 26.06.2019, 17:38     Titel: Re: Not enough input arguments
  Antworten mit Zitat      
Zitat:

Die meisten Leser werden nicht wissen, was der "Loss eines Modells" ist. Aber die Fehlermeldung hat ja auch nichts mit der Bedeutung der Zahlen zu tun.

Hallo Jan,

es handelt sich dabei besser gesagt, um ein Optimierungsproblem.

Zitat:
Du hast T mehrfach definiert:
Code:
[Z, T] = schur(A, 'complex')
[Z T] = ordschur(Z,T, 1:5)
T=1000;

Das ist kein Fehler, aber verwirrend.


Ich habe T bewusst so definiert, da ich dachte mit einer höheren Simulationslänge sei, dass Ergebnis für den Mittelwert genauer.


Zitat:
Hier ist T nicht definiert. Stattdessen wird dann eine Funktion "T" aufgerufen, die offenbar Inputargumente benötigt.

Wie setze ich denn diese Inputargumente ein? Ich hätte gedacht, dass Matlab sich das automatisch aus dem main script zieht...
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Lisa89
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     Beitrag Verfasst am: 26.06.2019, 17:41     Titel:
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Das ganze sieht so bei mir aus

Loss_fun.PNG
 Beschreibung:

Download
 Dateiname:  Loss_fun.PNG
 Dateigröße:  97.98 KB
 Heruntergeladen:  10 mal
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 26.06.2019, 17:42     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

Zitat:
Ich dachte, dass ich die inputs schon angegeben hätte mit und das damit gemeint wäre

Nein, dort verwendest du die inputs. Woher soll MATLAB aber wissen, was data an der Stelle ist?

Zitat:
Wie setze ich denn sonst die input Argumente ein?

Generell in der Form Loss_fun(a,b,c) weil die Funktion 3 Inputs erwartet.

Zitat:
ich habe die beiden nur durch Werte definiert. Wie sollten sie sonst definiert werden?

Die Reihenfolge ist das entscheidende, deswegen hatte ich das "bevor" hervorgehoben.

Grüße,
Harald
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     Beitrag Verfasst am: 26.06.2019, 18:14     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Zitat:

Nein, dort verwendest du die inputs. Woher soll MATLAB aber wissen, was data an der Stelle ist?


Code:
function [ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_Fun( data, w_pi, w_x )
data = struct('v_solution', 1:1000);  
w_pi = 0.5 ;  
w_x = 0.25;  
vol_pi = (mean(data.v_solution(2,1:T).^2));
vol_x = (mean(data.v_solution(1,1:T).^2));


LossVal =   w_pi * vol_pi ...
          + w_x  * vol_x;
end


Kommt das dem schon etwas näher, wie du denkst es sei richtig?
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 26.06.2019, 19:34     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

die Funktion sollte so aussehen:

Code:
function [ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_Fun( data, w_pi, w_x )
vol_pi = (mean(data.v_solution(2,1:T).^2));
vol_x = (mean(data.v_solution(1,1:T).^2));

LossVal =   w_pi * vol_pi ...
          + w_x  * vol_x;
end


Der Aufruf (z.B. aus einem anderen Skript) so:

Code:
data = struct('v_solution', 1:1000);  
w_pi = 0.5 ;  
w_x = 0.25;  
 [ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_Fun( data, w_pi, w_x )


und es bleibt das Problem, dass T nicht bekannt sein wird.

Grüße,
Harald
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     Beitrag Verfasst am: 26.06.2019, 21:33     Titel: Re: Not enough input arguments
  Antworten mit Zitat      
Hallo Lisa89,

Zitat:
Code:
[Z, T] = schur(A, 'complex')
[Z T] = ordschur(Z,T, 1:5)
T=1000;

Das ist kein Fehler, aber verwirrend.

Ich habe T bewusst so definiert, da ich dachte mit einer höheren Simulationslänge sei, dass Ergebnis für den Mittelwert genauer.
[/quote]
Du überschreibst T bewusst 3 mal und meinst, das habe etwas mit einer Simulationslänge zu tun? Das verstehe ich nicht.
Es ist verwirrend, den Namen einer Variablen in einem Code mehrfach zu verwenden.

Zitat:
Wie setze ich denn diese Inputargumente ein? Ich hätte gedacht, dass Matlab sich das automatisch aus dem main script zieht...

Matlab zieht sich nicht automatisch irgendwo her. Das wäre ja ein Desaster, denn dann könnte man ja gar nicht kontrollieren, welche Daten wo vorliegen.

Wie man Inputargumente verwendet, weisst du doch bereits, denn du rufst ja z.B. auch mean mit Argumenten auf.
Wenn Du Loss_Fun so definierst
Code:
function [ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_Fun( data, w_pi, w_x )
...

Dann musst du es so aufrufen:
Code:
[LossVal, vol_pi, vol_x] = Loss_Fun( data, w_pi, w_x )

Der Wert von T taucht dabei nicht in der Liste der Inputs auf, also ist er innerhalb der Funktion auch nicht bekannt. Wie gesagt brauchst den den aber wahrscheinlich gar nicht, weil du die gesamte Zeile verwenden kannst
Code:
vol_pi = mean(data.v_solution(2,:) .^ 2);
vol_x = mean(data.v_solution(1,:) .^ 2))

Also einfach "1:T" durch ":" ersetzen.

Lies nochmal die Kapitel über Scripts und Funktionen in der Dokumentation durch.

Gruß, Jan
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Lisa89
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     Beitrag Verfasst am: 28.06.2019, 13:22     Titel:
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Zitat:
Hallo,

die Funktion sollte so aussehen:

Code:
function [ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_Fun( data, w_pi, w_x )
vol_pi = (mean(data.v_solution(2,1:T).^2));
vol_x = (mean(data.v_solution(1,1:T).^2));

LossVal = w_pi * vol_pi ...
+ w_x * vol_x;
end



Der Aufruf (z.B. aus einem anderen Skript) so:

Code:
data = struct('v_solution', 1:1000);
w_pi = 0.5 ;
w_x = 0.25;
[ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_Fun( data, w_pi, w_x )

und es bleibt das Problem, dass T nicht bekannt sein wird.



Danke Harald ich habe das jetzt so gemacht, wie du meintest aber bekommen diese Fehlermeldung.

Cannot find an exact (case-sensitive) match for 'Loss_Fun'

The closest match is: Loss_fun in C:\Users\Farah\Documents\MATLAB\Commitment\Loss_fun.m


Error in COMMITMENT (line 96)
[ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_Fun( data, w_pi, w_x )


Ich habe die M datei Loss_fun.m in dem gleichen Ordner gespeichert, wie das main script. Und T habe ich jetzt weggelassen. Aber dennoch findet er die Funktion nicht
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     Beitrag Verfasst am: 28.06.2019, 13:33     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Zitat:
Du überschreibst T bewusst 3 mal und meinst, das habe etwas mit einer Simulationslänge zu tun? Das verstehe ich nicht.
Es ist verwirrend, den Namen einer Variablen in einem Code mehrfach zu verwenden.


Also ich habe die Matrix v_solution, die nach meiner Definition T=1000 eine 2*1000 Matrix ist. Die obere Zeile sind die Werte für x und die untere für pi. Und ich dachte für den Mittelwert der beiden Variablen, wäre es besser 1000 Werte zu haben, um den ihn genauer zu bestimmen. Mein Ursprünglicher Code hatte nur eine Simulationslänge von T=30 aber das erschien mir zu niedrig.

Code:
%% Calculating the solution time path for nu, x and pi using the following law of motion:
% z(+1) = E[z(+1)] + Z_11^-1 * [1;0;0] * eps
T_11 = T(1:3,1:3)
Z_11 = Z(1:3,1:3)
Z_21 = Z(4:5,1:3)
T=1000;


Das Wort Simulationslänge passt wohl eher in diesem Kontext bei der Berechnung eines Zeitpfades.
Oder scheint meine Erklärung immer noch keinen Sinn zu ergeben?
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 28.06.2019, 14:00     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

Zitat:
Cannot find an exact (case-sensitive) match for 'Loss_Fun'

The closest match is: Loss_fun in C:\Users\Farah\Documents\MATLAB\Commitment\Loss_fun.m

Na, dann verwende doch im Aufruf Loss_fun mit einem kleinen f.

Du verwendest anscheinend einen leicht vom Funktionsnamen unterschiedlichen Dateinamen. Das dürfte im Editor auch orange unterlegt sein. Das ist keine gute Idee, da es (wie hier) zu Verwirrungen führen kann.

Grüße,
Harald
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     Beitrag Verfasst am: 28.06.2019, 18:20     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Zitat:
Na, dann verwende doch im Aufruf Loss_fun mit einem kleinen f.

Du verwendest anscheinend einen leicht vom Funktionsnamen unterschiedlichen Dateinamen. Das dürfte im Editor auch orange unterlegt sein. Das ist keine gute Idee, da es (wie hier) zu Verwirrungen führen kann.

Grüße,
Harald


Vielen Dank Harald!

Die Fehlermeldung ist nun verschwunden. Jetzt gibt es Probleme wegen dem T. Ich habe beide Varianten versucht mit T und einmal die von Jan S ohne T.

Für die Lossfkt:
Code:

function [ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_fun( data, w_pi, w_x )
 
vol_pi = (mean(data.v_solution(2,1:T).^2));
vol_x = (mean(data.v_solution(1,1:T).^2));


LossVal =   w_pi * vol_pi ...
          + w_x  * vol_x;
end

 

bekomme ich die Fehlermeldung:
Undefined function or variable 'T'.

Error in Loss_fun (line 4)
vol_pi = (mean(data.v_solution(2,1:T).^2));
[/code]

Error in COMMITMENT (line 97)
[ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_fun( data, w_pi, w_x );


Für die Variante:
Code:
function [ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_fun( data, w_pi, w_x )
 
vol_pi = (mean(data.v_solution(2,:).^2));
vol_x = (mean(data.v_solution(1,:).^2));


LossVal =   w_pi * vol_pi ...
          + w_x  * vol_x;
end

 


Index in position 1 exceeds array bounds (must not exceed 1).

Error in Loss_fun (line 4)
vol_pi = (mean(data.v_solution(2,Smile.^2));

Error in COMMITMENT (line 97)
[ LossVal, vol_pi, vol_x ] = Loss_fun( data, w_pi, w_x );


Du sagtest ja zu vor, dass T auch nicht definiert sei.
Ich wollte mit dem T einfach ausdrücken, dass sich Matlab aus der v-solution Matrix Eintrag 1 bis 1000 rauszieht. Aber scheint wohl nicht zu klappen...
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 28.06.2019, 20:08     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

die zweite Variante ist vom Aufruf her sinnvoll. Allerdings extrahierst du in der Zeile, die die Fehlermeldung wirft, die zweite Zeile. Wenn du die Funktion so wie zuvor beschrieben aufrufst, gibt es da aber halt nur eine Zeile.

Grüße,
Harald
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