Suggestion: Introduce parameter inverse transformation after fit to rescaled time series
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Start by reading the fitting and rescaling paths for time-series models, then inspect how fitted parameter estimates are exposed and how parameter transformations are tested. The issue gives AR(1)+GARCH(1,1) inverse-scaling formulas as an example. Done means fitted parameters can be returned on the original scale, with tests confirming the transformed estimates.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hello,
Excellent work with the library. Has been of great use so far. One thing which required some time to pin down is that parameter estimates are for the rescaled timeseries and not for the original one.
If one wants to calculate analytical quantities based on the parameters or simulate trajectories, they won't resemble the original ones.
It could be an improvement to return the inverse scaled parameter estimates.
For example for a AR(1)+GARCH(1,1) process:
c = c_tilde/C
phi = phi_tilde
omega = omega_tilde/C**2
alpha = alpha_tilde
beta = beta_tilde
where *_tilde denotes the estimates for the scaled process
Cheers
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.6k
- Forks
- 298
- Merge medio
- 15 h 20 min
- PR fusionados (30 d)
- 101
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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