Choisir les valeurs de départ pour un algorithme ?

[invitebfb0bb71]

Bonjour,

Dans le but de déterminer les paramètres de mon modèle Garch, je minimise l'opposé de ma fonction de vraisemblance grâce à l'algorithme de Nelder Mead.

Le problème c'est que les valeurs estimés dépendent beaucoup de mes valeurs de départ. Je me demande si il existe une solution pour déterminer des valeurs de départ qui soient adéquate.

Merci pour votre aide
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[Paraboloide_Hyperbolique]

Bonsoir,

Je ne connais pas le modèle Garch, cependant le problème que vous soulevez est fréquent en optimisation. A ma connaissance, il n'y a pas de solution "miracle" à ce genre de problème, surtout si celui-ci est mal conditionné et/ou comporte des minima locaux. La détermination d'un minimum global est alors difficile.

Une manière "naïve" de trouver un "bon" minimum serait d'initialiser plusieurs fois votre algorithme de manière aléatoire et de retenir le meilleur résultat.
Une manière un peu plus intelligente serait de l'initialiser par le résultat d'un autre algorithme de minimisation, reste à savoir lequel ?

N'ayant pas de connaissances solides concernant le modèle de Garch, je ne saurais guère vous en dire plus. Peut-être un autre membre du forum saura-t-il vous éclairer mieux que moi.