RでArimaモデルを近似するときのoptimのエラー

Rの統計パッケージのarimaメソッドを、時系列の17376要素で使用しています。私の目標は、AIC基準の値を取得することです。最初のテストでこれを観察しました。

 ts <- arima(serie[,1], order = c(2,1,1), seasonal = list(order=c(2,0,1),period = 24), 
         method = "CSS", optim.method = "BFGS",)
> ts$coef
           ar1        ar2        ma1       sar1       sar2       sma1 
     0.8883730 -0.0906352 -0.9697230  1.2047580 -0.2154847 -0.7744656 
    > ts$aic
[1] NA

ご覧のとおり、AICは定義されていません。AICについて、Rの「ヘルプ」は「ML」でのみ使用できると述べました。しかし、それは起こります：

> ts <- arima(serie[,1], order = c(2,1,1), seasonal = list(order=c(2,0,1),period = 24), 
          method = "ML", optim.method = "BFGS",)

Error en optim(init[mask], armafn, method = optim.method, hessian = TRUE,  : 
  non-finite finite-difference value [1]

Plus: warning messages lost
In log(s2) : There have been NaNs

何が起こっているのかわかりません。また、パラメータ「フィッティング法」についても知りたいです。

最尤法（メソッド= "ML"）でARIMAモデルを近似するには、パラメータに対してARIMAモデルの負の対数尤度を最適化（最小化）する必要があります。パラメータは結果として定常モデルになる必要があるため、これは制約付き最適化問題であることがわかります。この非線形制約は、制約が満たされない場合、負の対数尤度がInf（無限大）を返すことで説明されます。MLEが制約の境界の近くにある場合、MLEの近くの負の対数尤度の評価は無限大を返す可能性があります。ヘッシアンは、MLEの近くの負の対数尤度を評価することにより数値微分で取得されるため、取得した非有限差分エラーが発生する可能性があります。したがって、ヘッセ行列が必要ない場合は、ヘッセ行列= FALSEを指定します。さもないと、

編集：反対票を投じた場合、その理由を説明してください。私はここに新しいです。

私も同じ問題を抱えていました。オンラインで調べてみたところ、クロス検証の別の場所で提案された解決策が見つかりました。私は誰かがそれを望んだ場合に備えてここで共有することを考えました。

モデルに「method = "CSS"」を追加したところ、うまくいきました。例えば：

model = Arima(x, order=c(1,1,1), seasonal=list(order=c(1,1,1), period=12), xreg=xreg, 
              method="CSS") 

これがリファレンスです：
auto.arimaとArima（予測パッケージ）

アルゴリズムの収束に問題があるようです。これは、数値最適化で時々発生します。

これは、この特定の最適化方法に関するウィキペディアの記事へのリンクです。

http://en.wikipedia.org/wiki/Broyden%E2%80%93Fletcher%E2%80%93Goldfarb%E2%80%93Shanno_algorithm