Excesivo tiempo de iteración en la estrategía BSR

[libarra]

Buenas tardes, estoy estimando un modelo con la siguiente estructura ARIMA: P1_7_365DIF0_1_0AR1_0_364.365MA0_7_0

Con la parte ARMA condicionada a unos valores fijos y 6 inputs no líneales con sus parámetros también condicionados.

Los tiempos por simulación son demasiado altos [time/sim: 1.616457 s]
En el repositorio BMR del proyecto PrjAlsaGrCalBas he dejado alojado el objeto para el check: BSR.Bus_AliMad..2012_06_11..20.42.05__1

Gracias por vuestra atención

[josp]

La estimación ha fallado con

<W>
Warning: [23] [StdLib::ARMAProcess::CholeskiFactorCov] No es posible aplicar CholeskiFactor a una matriz virtual no definida positiva
</W>
<E>
ERROR: [1] No es posible aplicar CholeskiSolve a una matriz virtual de subtipo Undefined</E>

[Call stack]
  [13] NameBlock StdLib::ARMAProcess::FastCholeskiCovFactor (Polyn ar_, Polyn ma_, Real m_)
  [12] Real cycler::cycler::cycler::cycler::sampler::master::_.arm.blk::blk::covDecomp.FastChol (Set segment)
  [11] Real cycler::cycler::cycler::cycler::sampler::master::_.arm.blk::blk::covDecompAll (Real unused)
  [10] Real cycler::cycler::cycler::cycler::sampler::master::_.arm.blk::blk::useStore (Matrix values)
  [9] Real cycler::cycler::cycler::cycler::sampler::master::_.arm.blk::blk::setStore (Matrix values)

Se adejunta todo el log de la estimación.

[libarra]

A partir de la iteración 2301, ¿tenemos problemas de multicolinealidad?.

¿La multicolinealidad aproximada puede ser un problema en el tiempo de iteración entre simulaciones?.
El verdadero problema que quiero reportar en este ticket es que, si necesito el mismo tiempo de computación para estimar libres los parámetros no lineales y los ARMA que estimarlos a un valor fijo, recordar que no condiciono ninguno de ellos a distribución; hay algo que tenemos que mejorar.

[josp]

Hasta que se detecte el fallo relacionado con Choleski, sugiero que se usen con este modelo las siguientes settings:

Real est::GetStrategy(?)::SetSetting( "bsr.arimaFilter", "FastCholSea" );
Real est::GetStrategy(?)::SetSetting( "bsr.linBlk.MH.useAfterIter", 1 );

FastCholSea es un método aproximado para ser usado cuando hay dos periodicidades una de ellas con un período mucho mayor que el otro.

MH debe ser más rapido por iteración que el Gibbs, aunque no me queda claro que tenga mayor velocidad de convergencia.

[josp]

resuelto en ​https://www.tol-project.org/ticket/1572, es necesario "mejorar" la versión de BysMcmc.

[(none)]

Los archivos adjuntos con datos privados se han ubicado en la unidad local B.