'sonuç matrisini tanımla
matrix(28250,10) sonuc
scalar i=0

'c(1) = beta katsayısı için değer tanımla
for !c1=0.008 to 0.1 step 0.01
'c(2) = alpha katsayısı için değer tanımla
	for !c2=0.1 to 0.95 step 0.1
'c(3) = theta katsayısı için değer tanımla
		for !c3=0.1 to 0.95 step 0.1
'c(4) = phi katsayısı için değer tanımla
			for !c4=-1 to 1 step 0.4
'c(5) = beta1 katsayısı için değer tanımla
				for !c5=0.1 to 0.95 step 0.1

'matris satır sayısı 
i=i+1

'NLS estimation
equation nls.ls log(y) = (((1-exp(-c(1)*@trend))*c(2)*(1-c(3))*log(s))+((1-exp(-c(1)*@trend))*c(5)*log(l))+((1-exp(-c(1)*@trend))*c(4)*log(fdi))+((1-exp(-c(1)*@trend))*log(gamma+(1-c(2))*c(5)*n))+((1-exp(-c(1)*@trend))*c(2)*(1-c(3))*log((n+delta)+(c(5)*n)))+((exp(-c(1)*@trend))*log(y(-1))))

'değişken başlangıç değerleri ve nls değeri yazdır
sonuc(i,1)=!c1
sonuc(i,2)=!c2
sonuc(i,3)=!c3
sonuc(i,4)=!c4
sonuc(i,5)=!c5

'converge eden katsayı değerlerini al
!co1=nls.@coefs(1)
!co2=nls.@coefs(2)
!co3=nls.@coefs(3)
!co4=nls.@coefs(4)
!co5=nls.@coefs(5)

'tüm bilgileri matrise yazdır
sonuc(i,6)=!co1
sonuc(i,7)=!co2
sonuc(i,8)=!co3
sonuc(i,9)=!co4
sonuc(i,10)=!co5

next
	next
		next
			next
				next