不好意思 最近比较忙现在才回文 先谢谢y大的提醒
我是在 R 模拟 一组 ARFIMA( 0.5 , 0.3, 0) 的样本
(模拟出3000个, 取後面1500的去估计)
同样的样本 用 R 的 ARFIMA的 package 估计
以及丢到 MATLAB 用自己写的 MLE 估计 ( 用函数 fmincon 找极值 )
得到 最後的 Hessian Matrix
(梯度我有微一微打进去函数里, Hessian值 MATLAB应该是用有限差分法去近似 )
然後我求 s.e. 的方法就只是根据 MLE 的大样本性质
求 Hessian Matrix 的反矩阵 再开根号 得到估计的 s.e
那想再请问一下 travelfox兄说的是不是 QMLE ?
我的 摡似函数也是 log-likelihood
1 t=T
跟 QMLE定义的 ---Σ ln( f(y_t|θ) ) 是相同形式
T t=1
所以 你的意思是 我的变异数共变异数矩阵 应该要用 QMLE 的大样本理论算罗
而不只是 Hessian 反矩阵在开根号这麽草率 XD
谢谢回覆!
p.s. 另外有听过估 s.e.的方法可以用 Bootstrap , Bootstrap应用真广..
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