Valores iniciales de constrOptim() en R

Question

Quiero realizar una optimización de restricciones para la Estimación de Máxima Verosimilitud en R para pronosticar la volatilidad de los rendimientos. El problema es que mis valores iniciales no están en la región permitida. ¿Hay algo como un algoritmo EM que pueda utilizar? ¿Alguien tiene idea de cómo encontrar la región de valores?

mi código:

library(quantmod)
getSymbols('^GDAXI', src='yahoo', return.class='ts',from="2005-01-01", to="2015-01-31")
GDAXI.DE=GDAXI[ , "GDAXI.Close"]
log_r1=diff(log(GDAXI.DE[39:2575]))

sigma=matrix(nrow=length(log_r1)-1, ncol=1)
for(i in 2:length(log_r1))
{
sigma[i-1]=var(log_r1[1:i])
}

error=matrix(nrow=length(log_r1), ncol=1)
mu=mean(log_r1)
for(i in 1:length(log_r1))
{
error[i]=log_r1[i]-mu
}

sig=var(log_r1)
er=error
Sigma_garch=matrix(nrow=length(sigma), ncol=1)
garch=function(th)
{
omega.0=th[1]
alpha.0=th[2]
beta.0=th[3]
for(i in 1:length(sigma))
{
if(i==1)
{
  Sigma_ga=sig
}else
{
  Sigma_ga=Sigma_garch[i-1]
}
Sigma_garch[i]=omega.0+alpha.0*er[i]^2+beta.0*Sigma_ga 
}
return(Sigma_garch)
}

LogLik=function(th)
{
input=garch(th)
sig=input
for(i in 1:length(sigma))
{
LL=(-1/2)*log(2*pi)-(1/2)*log(sig[i])-(1/2)*er[i]/sig[i]
}
}

ui=matrix(c(diag(1,3),c(0,(-1),(-1))),4,3, byrow = T)
ci=c(0.01,0,0,(-0.99))
theta=c(0.02,0.01,0.95)
est=constrOptim(c(0.0000029,0.095,0.0888),LogLik, grad=NULL, ui,ci,hessian=TRUE)

Answer 1

Su función Log Likelihood LogLik no funciona: 1) LL se reinicia en cada iteración y 2) la función no devuelve nada, puedes probar tú mismo:

> LogLik(c(0.0000029,0.095,0.0888))

Esta es la razón del error dado por constrOptim Parece que la función no da un valor para el vector inicial (o para cualquier valor).

Me parece que tu código es un poco difícil de seguir y no estoy seguro de lo que estás tratando de implementar por lo que es difícil dar más consejos.