estimate использование fmincon от Optimization Toolbox™, чтобы минимизировать отрицательную целевую функцию логарифмической правдоподобности. fmincon требует, чтобы начальная буква (т.е. запускающийся) значения начала процесс оптимизации.
Если вы хотите задать свои собственные начальные значения, то используйте аргументы пары "имя-значение". Например, чтобы задать 0.1 для начального значения несезонного коэффициента AR ошибочной модели, передайте аргумент пары "имя-значение" 'AR0',0.1 в estimate.
По умолчанию, estimate генерирует начальные значения с помощью стандартных методов временных рядов. Если вы частично задаете начальные значения (то есть, задайте начальные значения для некоторых параметров), estimate соблюдает начальные значения, которые вы устанавливаете, и генерирует начальные значения по умолчанию для остающихся параметров.
estimate осуществляет устойчивость и обратимость для всего сезонного и несезонного AR и полиномов оператора задержки MA ошибочной модели. Когда вы задаете начальные значения для AR и коэффициентов MA, это возможно тот estimate не может найти начальные значения для остающихся коэффициентов, которые удовлетворяют устойчивости и обратимости. В этом случае, estimate соблюдает ваши начальные значения и устанавливает остающиеся начальные содействующие значения к 0.
Путем estimate генерирует начальные значения по умолчанию, зависит от модели.
Если модель содержит компонент регрессии и прерывание, то estimate выполняет обычные наименьшие квадраты (OLS). estimate использует оценки в Beta0 и Intercept0. Затем estimate выводит безусловные воздействия с помощью модели регрессии. estimate использует выведенные безусловные воздействия и ошибочную модель ARIMA, чтобы собрать другие начальные значения.
Если модель не содержит компонент регрессии и прерывание, то безусловный ряд воздействия является рядом ответа. estimate использует безусловные воздействия и ошибочную модель ARIMA, чтобы собрать другие начальные значения.
Эта таблица суммирует методы что estimate использование, чтобы собрать остающиеся начальные значения.
| Метод, чтобы сгенерировать начальные значения | ||
|---|---|---|
| Параметр | Ошибочная модель не содержит условия MA | Ошибочная модель содержит условия MA |
| AR | OLS | Решите уравнения Уокера Рождества [1]. |
| MA | Нет данных | Решите уравнения Уокера Рождества [1]. |
| Дисперсия | Отклонение населения остаточных значений OLS | Отклонение выведенного инновационного процесса (использующий начальные коэффициенты MA) |
[1] Поле, G. E. P. Г. М. Дженкинс и Г. К. Рейнсель. Анализ Временных Рядов: Прогнозирование и Управление. 3-й редактор Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1994.