※ 引述《kaishi (竹科新貴陽光秩)》之銘言：
: 目前使用的統計模型是用 MLE 估計參數
: (模型為 ARFIMA , 使用frequency domain 定義的 Whittle Likelihood)
: 然而,估出參數後,算出 Hessian matrix (即 Information marix)
: 拿這個矩陣去計算估計的 standard error (s.e.)
: 我有用模擬的樣本去做估計 發現點估計很準 跟模擬預設的值非常貼近
: 但為什麼 這個 s.e. 沒有辦法表現的很好
: 像我用 R 去估計 ARFIMA(0,d,0) (先用R產生 模擬的樣本)
: 參數(d)估出來是 0.354 ,它的 s.e. 是 0.000006左右(基本上它也是MLE估計)
: 我自己寫的 MLE, 估出一樣的參數值 但我的 s.e 卻都是 0.03 左右
: 想請問是我計算 s.e.的方法錯了嗎? 還是說估 s.e.可以用別的方法 ?
: 謝謝回覆!
: (另外,模型、估計方法都是自修,有任何觀念錯誤請務必指正我,非常感激!)
你估 d 是 0.354 s.e. 是 0.000006
看起來可能有問題，太小了
後來看的 0.03 比較正常
另外， information matrix equality 成立是有條件的
它有要求 no dynamic misspecification
也就是說你的 model 要含括 DGP 所用的資料
我不確定你這裡有沒有犯這個錯
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