求助，MLE时报错L-BFGS-B needs finite values of 'fn'

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求助，在用sde（随机微分方程）包，对vasicek利率模型进行参数估计时，代码如下：
require(stats4)
require(sde)
Y<-read.table("C:/bycworkspace/shibor.csv",header = T,sep =",")
X<-Y[,3]


OU.lik <- function(theta1, theta2, theta3){
  n <- length(X)
  dt <- deltat(X)
  -sum(dcOU(X[2:n], dt, X[1:(n-1)], c(theta1,theta2,theta3), log=TRUE))
}


mle(OU.lik, start=list(theta1=1, theta2=0.5, theta3=1),
      method="L-BFGS-B", lower=c(-Inf,0,0)) -> fit
summary(fit)


总是报错，如下：
the process is not stationary
Error in optim(start, f, method = method, hessian = TRUE, ...) :
  L-BFGS-B needs finite values of 'fn'
> summary(fit)
Error in summary(fit) :
  在为'summary'函数选择方法时评估'object'参数出了错: Error: object 'fit' not found



请问这是啥情况

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关键词：values finite value needs alue 模型 function process require values

没给fit做定义
lower=c(-Inf,0,0)) -> fit
这里也不是给fit赋值的意思，而是把fit赋给lower
所以在summary(fit)自然就找不到参数了

你在使用R语言的`sde`包来估计 Vasicek 利率模型的参数。从你的代码片段来看，似乎缺少了实际数据的部分。在调用 `require(sde)` 之后，你应该导入包含利率时间序列的数据，并将其赋值给一个变量，例如 `Y`。

如果你已经有了这样的数据并且已经正确地赋值给了 `Y`，那么可能的问题是数据中存在非数值（如NA）或者无穷大值。在使用优化算法（如L-BFGS-B）进行最大似然估计时，需要函数的值是有限的数值。

为了解决这个问题，你可以先检查 `Y` 中是否存在非数值或无穷大值，并进行相应的处理（如用插值法填充NA，或将无穷大值替换为合理的数值）。

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