我们都知道关于参数估计，可以用最大似然估计和矩估计方法。而比较常用的就是最大似然估计，但是在这过程中，可能出现最大似然估计无解的情况或者有无穷多解的情况，那么应该怎么处理呢？
有种方法是拟最大似然估计，即Quasi Maximum Likelyhood Estimation，QMLE方法，就是说在上述估计式加个小扰动，对我们所要研究的整体还没有太大的影响下，可以求得一个近似的最优解。当然，理论部分还是比较难的。
当然，对于上述情况，还可以用动态规划在所要求的范围内求得一个最优解，或是利用共轭梯度法（爬坡法）求解，但是运算量较大。特别对于高维情况更不用说了。所以还是上述方法（QMLE）较好。
附件里还有一份金融时间序列分析的中文版本。


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