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ecmnhess

负对数似然函数的黑塞矩阵

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语法

Hessian = ecmnhess(Data,Covariance)
Hessian = ecmnhess(___,InvCovar,MatrixType)

说明

Hessian = ecmnhess(Data,Covariance) 根据当前参数估计值计算观测到的负对数似然函数的 NUMPARAMS×NUMPARAMS 黑塞矩阵。

先使用 ecmnmle 估计 Data 的均值和协方差后，再使用 ecmnhess。

示例

Hessian = ecmnhess(___,InvCovar,MatrixType) 添加了可选参量 InvCovar 和 MatrixType。

示例

示例

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此示例说明如何计算 12 支计算机技术股票（硬件公司股票和软件公司股票各六支）五年时间每日总收益数据的负对数似然函数的黑塞矩阵

load ecmtechdemo.mat

此数据的时间段从 2000 年 4 月 19 日到 2005 年 4 月 18 日。资产中的第六支股票是 Google (GOOG)，该股于 2004 年 8 月 19 日上市交易。所以，缺少 2004 年 8 月 20 之前的所有收益，表示为 NaN。此外，在过去五年里，Amazon (AMZN) 在一些日期也零散存在缺失值。

[ECMMean, ECMCovar] = ecmnmle(Data)
ECMMean = 12×1

    0.0008
    0.0008
   -0.0005
    0.0002
    0.0011
    0.0038
   -0.0003
   -0.0000
   -0.0003
   -0.0000
      ⋮


ECMCovar = 12×12

    0.0012    0.0005    0.0006    0.0005    0.0005    0.0003    0.0005    0.0003    0.0006    0.0003    0.0005    0.0006
    0.0005    0.0024    0.0007    0.0006    0.0010    0.0004    0.0005    0.0003    0.0006    0.0004    0.0006    0.0012
    0.0006    0.0007    0.0013    0.0007    0.0007    0.0003    0.0006    0.0004    0.0008    0.0005    0.0008    0.0008
    0.0005    0.0006    0.0007    0.0009    0.0006    0.0002    0.0005    0.0003    0.0007    0.0004    0.0005    0.0007
    0.0005    0.0010    0.0007    0.0006    0.0016    0.0006    0.0005    0.0003    0.0006    0.0004    0.0007    0.0011
    0.0003    0.0004    0.0003    0.0002    0.0006    0.0022    0.0001    0.0002    0.0002    0.0001    0.0003    0.0016
    0.0005    0.0005    0.0006    0.0005    0.0005    0.0001    0.0009    0.0003    0.0005    0.0004    0.0005    0.0006
    0.0003    0.0003    0.0004    0.0003    0.0003    0.0002    0.0003    0.0005    0.0004    0.0003    0.0004    0.0004
    0.0006    0.0006    0.0008    0.0007    0.0006    0.0002    0.0005    0.0004    0.0011    0.0005    0.0007    0.0007
    0.0003    0.0004    0.0005    0.0004    0.0004    0.0001    0.0004    0.0003    0.0005    0.0006    0.0004    0.0005
      ⋮

若要计算 ecmnmle 的负对数似然函数，请根据 ECMCovar 的当前最大似然参数估计值使用 ecmnhess。

Hessian = ecmnhess(Data,ECMCovar)
Hessian = 90×90
107 ×

    0.0001    0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000   -0.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
    0.0000    0.0001   -0.0000   -0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
   -0.0000   -0.0000    0.0002   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
   -0.0000   -0.0000   -0.0000    0.0003   -0.0000    0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0001   -0.0001   -0.0000   -0.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000    0.0001   -0.0000   -0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
   -0.0000    0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000    0.0000    0.0000   -0.0000    0.0000    0.0000    0.0000   -0.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000    0.0000    0.0002   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
   -0.0000    0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000    0.0004   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
   -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0001    0.0000    0.0000   -0.0000   -0.0000    0.0002   -0.0001   -0.0000   -0.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
    0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0001   -0.0000    0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.0001    0.0004   -0.0000   -0.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
      ⋮

输入参数

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数据，指定为 NUMSAMPLES×NUMSERIES 矩阵，该矩阵包含 NUMSAMPLES 个 NUMSERIES 维随机向量示例。缺失值由 NaN 指示。

数据类型: double

使用 ECM 算法得出的 Data 的协方差的最大似然参数估计值，指定为 NUMSERIES×NUMSERIES 矩阵。

（可选）协方差矩阵的倒数，通过 inv 指定为一个矩阵，形式如下：

inv(Covariance)

数据类型: double

（可选）矩阵格式，指定为字符向量，其值可以是：

  • 'full' - 计算满黑塞矩阵。

  • 'meanonly' - 仅计算与均值关联的黑塞矩阵的分量。

数据类型: char

输出参量

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黑塞矩阵，根据当前参数估计值以观测到的对数似然函数的 NUMPARAMSNUMPARAMS 矩阵形式返回，其中如果 MatrixFormat = 'full'，则 NUMPARAMS = NUMSERIES * (NUMSERIES + 3)/2。如果 MatrixFormat = 'meanonly'，则 NUMPARAMS = NUMSERIES。

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

另请参阅

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