r - 优化错误：无法在初始参数处评估函数

Question

所以我在 R 中遇到了这个奇怪的错误。我有一个简单的函数，它在比较真实价格和模拟价格时返回一个错误项，称为hestondifferences().

当我尝试通过以下方式找到局部最小值时：

 res<-optim(fn=hestondifferences, par = c(vT=vT, rho=rho, k=k, sigma=sigma))

我收到错误消息：

optim(fn = hestondifferences, par = c(vT = vT, rho = rho, k = k, : 函数无法在初始参数处评估) 中的错误

让我困惑的是，直接使用初始参数调用函数会hestondifferences(vT, rho, k, sigma)返回正确的值。

该函数hestondifferences()的编写方式是，只要对某些参数集无法进行模拟，它就会返回NA符合optim() 期望的值。

Answer 1

Optim 期望函数只有一个参数。因此，所有进一步的参数都应该在一个向量中传递。即：函数必须是hestondifferences(c(vT, rho, k, sigma))而不是 hestondifferences(vT, rho, k, sigma)。请参阅文档：

fn ：要最小化（或最大化）的函数，第一个参数是要进行最小化的参数向量。它应该返回一个标量结果。