Matrix is singular

Can anyone help me?
I have this problem:
Warning: Matrix is singular to working precision.

In trust_region>dogleg (line 202)
In trust_region (line 112)
In dynare_solve (line 185)
In evaluate_steady_state (line 223)
In steady_ (line 55)
In steady (line 81)
In modelo9 (line 204)
In dynare (line 235)

My model is:

var XG XR C K N B G R Y Tax lamda;

varexo epsilonG epsilonR; %sale de la ecuacion de log(Xt)

parameters XGS XRS alpha beta delta rhoG rhoR rhoy rhor gamma sigma sigmae;
XGS = 1;
XRS = 1;
alpha = 1/3; %Siempre es un tercio
beta = 0.99; %/12 porque son datos mensuales
delta = 0.1/4; %
gamma = 1.7749;
rhoG = 0.5; %persistencia del choque
rhoR = 0.5;
rhoy = 0.5;
rhor = 0.5;
sigma = 1.1;  %u=
sigmae = 0.01;  %variacion del choque que nosotros definimos como epsilon. Varia 1%.


%Especifico el modelo 

model;
%Hogares
C + K + B = Y + (1-delta) * K(-1) + R * B(-1) - Tax; %%%%<<<<
Y = (K(-1)) ^ alpha * (N)^(1-alpha);
log(XG) = (1-rhoG)*log(XGS) + rhoG*log(XG(-1)) + epsilonG; %Epsilon sera choque positivo
log(XR) = (1-rhoR)*log(XRS) + rhoR*log(XR(-1)) + epsilonR;
1/C = lamda; %Si el consumo sube, lamda debera de bajar. Te dice como cambia tu funcion objetivo cra las restricciones
lamda = beta * lamda(1) * (1-delta) + beta * lamda(1) * (alpha) * Y(1)/K;
(((1 - alpha) * Y) / N ) * lamda = gamma / (1-N);
beta * lamda(1) * R(1) = lamda; %%%%%<<<<<
R(1)/steady_state(R) = (((R / steady_state(R)) ^ rhor) * ((Y / steady_state(Y)) ^ rhoy)) * XR; %%%%%<<<<<<<<<
G = 0.60 * steady_state(Y) * XG;
B = G - Tax(-1) + R * B(-1); %%%%%%<<<<<<
end;

initval; %Solo le doy los valores iniciales para que me lleve al EE
XG = 1; %Ya que asi es en el EE
XR = 1;
C = 2.58; 
K = 1;
N = 0.3;
R = 0.78;
Y =  5;
lamda = 0.5;
B = 0.5;
Tax = 0.5;
G = 0.02;
end;


resid;
steady (solve_algo=4); %Para encontrar el ee. Hay 4 algoritmos y lo cambio cuando no encuentra EE.
resid;

check;

%EE donde todas las ecuaciones se cruzan y donde todas las ecuaciones se cumplen

shocks; %Despues de el EE quiero calcular el choque
var epsilonG = sigmae^2;
var epsilonR = sigmae^2;
end;


stoch_simul(order=1, irf=40, nograph) Y;

In the unstable version, I get

STEADY-STATE RESULTS:

XG    		 1
XR    		 1
C     		 0.349676
K     		 20.4236
N     		 0.697899
B     		 -78.2494
G     		 1.2904
R     		 1.0101
Y     		 2.15066
Tax   		 0.5
lamda 		 2.85979