Для условной оценки модели отклонения, необходимых входных параметров для estimate модель и вектор из одномерных данных временных рядов. Модель задает параметрическую форму условной оцениваемой модели отклонения. estimate возвращает адаптированные значения для любых параметров во входной модели с NaN значения. Если вы задаете non-NaN значения для любых параметров, estimate представления эти значения как ограничения равенства и соблюдают их во время оценки.
Например, предположите, что вы оцениваете, что модель со средним значением возместила известный быть 0.3. Чтобы указать на это, задайте 'Offset',0.3 в модели вы вводите к estimate. estimate представления этот non-NaN значение как ограничение равенства, и не оценивает, что среднее значение возместило. estimate также почести все заданные ограничения равенства во время оценки параметров без ограничений равенства.
estimate опционально возвращает ковариационную матрицу отклонения для предполагаемых параметров. Параметры в ковариационной матрице отклонения упорядочены можно следующим образом:
Постоянный
Ненулевые коэффициенты GARCH в положительных задержках
Ненулевые коэффициенты ДУГИ в положительных задержках
Ненулевые коэффициенты рычагов в положительных задержках (только модели EGARCH и GJR)
Степени свободы (только инновационное распределение t)
Возместите (модели только с ненулевым смещением)
Если какой-либо параметр, известный оптимизатору, имеет ограничение равенства, соответствующая строка и столбец ковариационной матрицы отклонения имеет все нули.
