[求助]关于变系数的指数平滑的参数估计

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不同于平时的指数平滑，系数为一个阿尔法，我的是平滑系数为logistic funtion，这种情况一般用Newton-Raphson算法，但是我在实际操作中发现设定初值后，结构非常复杂，没法进行下去，不知道说清楚没有

哪位大虾知道有什么解决的方法 用R语言怎么实现呀

[此贴子已经被作者于2007-11-19 20:24:08编辑过]

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关键词：指数平滑 参数估计 变系数 logistic ogistic 指数 系数 参数估计

你还真说对了,我还不太清楚题意.

不过不管求算几个参数,假设五个,

只要你能明确定出functions及derivative functions

#function values

fun = function (x)

{

f = array(0,c(…))

f[1] =…

f[2] =…

f[3] =…

f[4] =…

f[5] =…

f

}

#derivative values,Jacobian Matrix 5x5

Jac = function (x)

{

j = Matrix 5x5

j

}

给个初始值,就能用Newton.Raphson求解

result=Newton.Raphson (fun, Jac, x0=c(…), tol=1.0e-06, max.it=50)

我说的结构复杂就是指导数函数及其复杂。平滑系数是logistic function 

也就是说参数在分母上，求导后变得极其复杂。不知道大虾的邮箱我可以把我看的论文发给您

似乎有拉近距离,较了解题意了.

在作STAR model,

有用到smooth transition function,

常用的有logistic,exponential,cumulative dist.function

你的是不是类似这个?

hehe,差不多吧

我在做稍微复杂一点的波动率模型，因此比较复杂

怎么办呀，大虾 呵呵 超郁闷

建议你先安装 Package "tsDyn",

 Time series analysis based on dynamical systems theory

先行参考.

而且根据你的描述似乎应该用optim()

optim(par, fn, gr = NULL, ...,

      method = c("Nelder-Mead", "BFGS", "CG", "L-BFGS-B", "SANN"),

      lower = -Inf, upper = Inf,

      control = list(), hessian = FALSE)

谢过先，没研究过这个包，这就去看看

不懂的话在找您

logistic smooth transition GARCH model??

我看到的模型是 smooth transition exponential smoothing

他是受到logistic smooth transition GARCH model启发的波动率预测模型

哈哈,猜对了!

你真有耐性让我猜三次,

不过我比你有耐性也猜三次.

"Nonlinear GARCH Models for Highly Persistent Volatility"

这篇文献就是STGARCH

不过是用cumulative distribution function of the gamma distribution

我用E-VIEWS 作过,系数估计值,跟作者的很接近.