GARCH（1,1）を最大化しようとするとOptim（）が長すぎます

Question

自分でGARCH（1,1）モデルを作成しようとしています。しかし、これまで使用してきたソルバは、最適化されたパラメータを返さないか、最適化するのに時間がかかりすぎた（おそらくは収束しないのだろうか？）。これまで私はoptim（）（Nelder-Mead & BFGS）、nlm（）を成功させました。私は "rugarch"パッケージでも実際に使用されている "solnp"オプティマイザを使って自分のコードを組み込みました。問題を解決するかもしれないと思っていましたが、そうではありませんでした。誰かが私が間違っているところを指摘できるかどうか本当に感謝します。ありがとう！

library(tseries) 
library(zoo) 
AAPL <-get.hist.quote(instrument = "AAPL", 
       start = "2015-09-15", 
       end = "2016-09-14", 
       quote = "AdjClose", 
       retclass = "zoo", 
       quiet = TRUE) 

garch_likelihood <- function(asset,fixed=c(FALSE,FALSE,FALSE)) { 
      pars <- fixed 
      function(p) { 
        pars[!fixed] <- p 
        omega <- pars[1] 
        alpha <- pars[2] 
        beta <- pars[3] 
    #constructor function 
      # object must be a time series class 
      if (class(asset) !="zoo") 
      stop("asset must be a time series object!!") 
      # Calculating log returns 
      r <- log(asset)-log(lag(asset,-1)) 
      #calculating squared returns & variance 
      r2 <- r^2 
      variance.r <- var(r,na.rm = TRUE) 
      # Setting up the initial model 
      mod.pregarch <- cbind(r2,variance.r) 
      mod.pregarch[2:nrow(mod.pregarch),2] <- 0 

    # Using a loop to calculate the conditional variances 
    for (i in 2:nrow(mod.pregarch)) { 
    # pregarch model: var(t+1) = omega+alpha*r(t)^2+beta*var(t) 
    mod.pregarch[i,2] <- omega +alpha*mod.pregarch[i-1,1]+beta*mod.pregarch[i-1,2]} 
    pregarch <-mod.pregarch[,2] 
    sum(pregarch) 
    pregarch <- cbind(pregarch,rep(0,length(pregarch))) 
    #calculating log likelihoods 
    for (i in 1:nrow(pregarch)){ 
    pregarch[i,2] <- dnorm(r[i,1],mean = 0,sd = sqrt(pregarch[i,1]),log = TRUE) 
    } 
    ## Loglike.alternative <- -.5*log(2*pi)-.5*log(pregarch[i,1])-.5*(r2[i]/pregarch[[i,1]]) 
    sum_log.like <- sum(pregarch[,2]) 
      sum_log.like 
      } 
      } 
pars <- c(0.000005,0.10,0.85) #initial values 
garch11.ML <- garch_likelihood(AAPL) 
library(Rsolnp) 
optim_garch <- solnp(pars =pars,fun = garch11.ML) #Rsolnp solver package 

Answer 1

パラメータを印刷する機能を頼んだときに、モデルを訪ねてみることをお勧めします。

garch_likelihood <- function(asset,fixed=c(FALSE,FALSE,FALSE)) { 
     pars <- fixed 
     function(p) { 
     print(p) 
...} 

パラメータは、次のように正しい範囲内にあります。

[1] 0.0000781018 0.0672768675 0.6338644923 
[1] 5.796055e-05 6.020388e-02 7.161618e-01 

私は、次の呼び出しでもOPTIMを使用

optim_garch <- optim(par =pars ,fn = garch11.ML, control =list(fnscale = -1)) 

私はまた、次の警告を（）取得

warnings() 
1: In sqrt(pregarch[i, 1]) : NaNs produced 

あなたが持っている場合、私はこのモデルに慣れていないけど、 NaNの結果が得られないようにパラメータが近づいているときにペナルティを課すことができる、あなたのパラメータの範囲に関するアイデア。私はこれがあなたの質問に答えないことを知っていますが、あなたのコードを最適化する助けを得るためには、最初に解決策に到達できるはずです。