使用 Stats Models Local Linear Trend 模型处理缺失值

Question

我正在使用 statsmodels 来拟合局部线性趋势状态 space 模型，该模型继承自 sm.tsa.statespace.MLEModel class 使用文档中示例中的代码：

状态 space 模型和卡尔曼滤波器应该自然地处理缺失值，但是当我添加一些空值时，状态 space 模型输出空值。在文档中的另一个示例中，实现 SARIMAX 似乎丢失的数据似乎是自动处理的：

有没有办法以与局部线性趋势模型相同的方式处理缺失值？

Answer 1

Chad Fulton 回复了我在 github 上提出的问题：

状态空间模型确实可以处理 endog 变量中的 NaN 值。我认为问题在于在此示例代码中，起始参数计算为：

@property
def start_params(self):
    return [np.std(self.endog)]*3

要处理数据中的 NaN 值，您需要将其替换为：

@property
def start_params(self):
    return [np.nanstd(self.endog)]*3

这有效。

Handle missing values with Stats Models Local Linear Trend model