Global optimization of the CUE objective function by eigenvalue methods
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Data
2024-03-26
Autores
Orientador(res)
Moreira, Marcelo J
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Resumo
Desde sua concepção em Hansen et al. (1996), o Estimador de GMM de Atualização Contínua (CUE) tem representado um desafio para os métodos de otimização numérica devido à estrutura de sua função objetivo. Mesmo em modelos lineares simples, ela pode apresentar múltiplos mínimos locais e seções planas que frequentemente derrotam tanto os métodos de descida de gradiente quanto os de busca em grade. Esse problema de longa data na literatura foi recentemente resolvido por Moreira et al. (2023). Construindo sobre este resultado, propomos um método alternativo que é simples de implementar e mantém garantias semelhantes de produzir resultados globalmente ótimos. Mostramos como as condições de primeira ordem da função objetivo do CUE podem ser reformuladas na forma de um problema de autovalores e especializadas para casos em que algoritmos eficientes estão disponíveis.