Я новичок в моделировании временных рядов. Я не могу разобраться в оценке параметров и их методах.Мой вопрос состоит из 3 частей:
1-й: Допустим, у меня есть модель, такая как модель Garch или Heston, или модель SVJD, имеющая несколько членов и несколько случайных величин iid. Как я могу оценить параметры с помощью простых методов, таких как mleили OLS (или это невозможно), возможно, в R, используя встроенные функции для mle (я могу сделать для оценки Arima).
2-й: Есть ли общий подход, который я могу использовать для оценки параметров любой сложной модели безопираясь на любую внешнюю библиотеку.
3-й: Как фильтры Калмана, симуляция Монте-Карло, меры мартингейла могут оценивать параметры (было бы очень полезно, если бы вы могли сослаться на книгу или учебник).
(Нужно ли мне знать все методы оценки или несколько простых для тестирования среднечастотных стратегий).
(Я прочитал исходный код пользовательских библиотек на R и не мог понятьчто-нибудь (реализация) за пределами Arima.)
Редактировать: Я прочитал много статей, но все придерживаются разных подходовУ него есть несколько методов и вариантов одного и того же метода, что меня сильно смутило.
Я просто хочу подход для оценки параметров любой модели с использованием MLE или OLS. (если он существует)
(Я прочитал исходный код пользовательских библиотек на R, и я не мог ничего понять (реализация), кроме Arima.)