Параметры оптимизации для оценки условной средней модели

Параметры оптимизации

estimate максимизирует функцию средства к существованию с помощью fmincon из Toolbox™ оптимизации. fmincon имеет множество опций оптимизации, таких как выбор алгоритма оптимизации и допуск нарушения ограничений. Выберите параметры оптимизации с помощью optimoptions.

estimate использует fmincon по умолчанию, с этими исключениями. Для получения более подробной информации см. fmincon и optimoptions в панели инструментов оптимизации.

optimoptions Свойства	Описание	Параметры оценки
`Algorithm`	Алгоритм минимизации функции отрицательной логики	`'sqp'`
`Display`	Уровень отображения для выполнения оптимизации	`'off'`
`Diagnostics`	Отображение диагностической информации о функции, подлежащей минимизации	`'off'`
`ConstraintTolerance`	Допуск окончания для нарушений ограничений	`1e-7`

Если требуется использовать параметры оптимизации, отличающиеся от параметров по умолчанию, задайте собственные параметры с помощью optimoptions.

Например, предположим, что вы хотите estimate для отображения диагностики оптимизации. Рекомендуется задать аргумент пара имя-значение 'Display','diagnostics' в estimate. Можно также направить оптимизатор на отображение диагностики оптимизации.

Определение модели AR (1)Mdl и имитировать данные из него.

Mdl = arima('AR',0.5,'Constant',0,'Variance',1);
rng(1); % For reproducibility
y = simulate(Mdl,25);

По умолчанию fmincon не отображает диагностику оптимизации. Использовать optimoptions установить его для отображения диагностики оптимизации и установить другой fmincon свойства к настройкам по умолчанию estimate в предыдущей таблице.

options = optimoptions(@fmincon,'Diagnostics','on',...
    'Algorithm','sqp','Display','off','ConstraintTolerance',1e-7)

options = 
  fmincon options:

   Options used by current Algorithm ('sqp'):
   (Other available algorithms: 'active-set', 'interior-point', 'sqp-legacy', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
                    Algorithm: 'sqp'
          ConstraintTolerance: 1.0000e-07
                      Display: 'off'

   Default properties:
               CheckGradients: 0
     FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
         FiniteDifferenceType: 'forward'
       MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'
                MaxIterations: 400
               ObjectiveLimit: -1.0000e+20
          OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                    OutputFcn: []
                      PlotFcn: []
                 ScaleProblem: 0
    SpecifyConstraintGradient: 0
     SpecifyObjectiveGradient: 0
                StepTolerance: 1.0000e-06
                     TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                  UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('sqp')

% @fmincon is the function handle for fmincon

Заданные параметры отображаются в разделе Set by user: курс. Свойства в разделе Default: заголовки - это другие параметры, которые можно задать.

Подгонка Mdl кому y с использованием новых опций оптимизации.

Mdl = arima(1,0,0);
EstMdl = estimate(Mdl,y,'Options',options);

____________________________________________________________
   Diagnostic Information

Number of variables: 3

Functions 
Objective:                            @(X)nLogLike(X,YData,XData,E,V,Mdl,AR.Lags,MA.Lags,maxPQ,T,isDistributionT,options,userSpecifiedY0,userSpecifiedE0,userSpecifiedV0,trapValue)
Gradient:                             finite-differencing
Hessian:                              finite-differencing (or Quasi-Newton)
Nonlinear constraints:                @(x)internal.econ.arimaNonLinearConstraints(x,LagsAR,LagsSAR,LagsMA,LagsSMA,tolerance)
Nonlinear constraints gradient:       finite-differencing

Constraints
Number of nonlinear inequality constraints: 1
Number of nonlinear equality constraints:   0
 
Number of linear inequality constraints:    0
Number of linear equality constraints:      0
Number of lower bound constraints:          3
Number of upper bound constraints:          3

Algorithm selected
   sqp


____________________________________________________________
   End diagnostic information
 
    ARIMA(1,0,0) Model (Gaussian Distribution):
 
                  Value      StandardError    TStatistic     PValue  
                _________    _____________    __________    _________

    Constant    -0.064857       0.23456        -0.2765        0.78217
    AR{1}         0.46386       0.15781         2.9393      0.0032895
    Variance       1.2308       0.47275         2.6035      0.0092266

Примечание

estimate численно максимизирует функцию средства к существованию, потенциально используя равенство, неравенство и ограничения нижней и верхней границ. Если установить Algorithm к чему-либо, кроме sqp, убедитесь, что алгоритм поддерживает аналогичные ограничения, такие как interior-point. Например, trust-region-reflective не поддерживает ограничения неравенства.
estimate задает уровень ограничения ConstraintTolerance таким образом, ограничения не нарушаются. Оценка с активным ограничением имеет ненадежные стандартные ошибки, поскольку оценка дисперсии-ковариации предполагает, что функция правдоподобия локально квадратична вокруг оценки максимального правдоподобия.

Ограничения модели условного среднего

Программное обеспечение обеспечивает выполнение этих ограничений при оценке модели ARIMA:

Стабильность несезонных и сезонных многочленов операторов AR
Обратимость многочленов несезонных и сезонных операторов МА
Отклонение инноваций строго больше нуля
Степени свободы, строго превышающие две для распределения инноваций

См. также

arima | estimate | fmincon | optimoptions

Документация