Suggestion: Introduce parameter inverse transformation after fit to rescaled time series
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1.6k
- Fork
- 298
- Merge medio
- 15h 20m
- PR unite (30g)
- 101
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
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