不好意思 最近比較忙現在才回文 先謝謝y大的提醒
我是在 R 模擬 一組 ARFIMA( 0.5 , 0.3, 0) 的樣本
(模擬出3000個, 取後面1500的去估計)
同樣的樣本 用 R 的 ARFIMA的 package 估計
以及丟到 MATLAB 用自己寫的 MLE 估計 ( 用函數 fmincon 找極值 )
得到 最後的 Hessian Matrix
(梯度我有微一微打進去函數裡, Hessian值 MATLAB應該是用有限差分法去近似 )
然後我求 s.e. 的方法就只是根據 MLE 的大樣本性質
求 Hessian Matrix 的反矩陣 再開根號 得到估計的 s.e
那想再請問一下 travelfox兄說的是不是 QMLE ?
我的 摡似函數也是 log-likelihood
1 t=T
跟 QMLE定義的 ---Σ ln( f(y_t|θ) ) 是相同形式
T t=1
所以 你的意思是 我的變異數共變異數矩陣 應該要用 QMLE 的大樣本理論算囉
而不只是 Hessian 反矩陣在開根號這麼草率 XD
謝謝回覆!
p.s. 另外有聽過估 s.e.的方法可以用 Bootstrap , Bootstrap應用真廣..
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