R最大似然算法

Question

我必须从头开始构建最大似然估计，不允许内置的mle函数。 我正在最大化一个随机变量，但不是w.r.t.平均值或方差，我有另一个参数（来自移动平均线（1）过程的beta）。 所以这里是我建立的代码，但它告诉我“优化”函数找不到初始值。我在矩阵中有观察结果。行是不同的观察，列是不同的模拟（这就是为什么我在开始时有一个循环，从1运行到R = 10000）。 帮助很多人赞赏:)）

for (i in 1:R) {
llh_regr <- function (β, y, z) {
  kappa <- -((N-1)*log(pi*2)+(N-1)*log(1))/2
  residuals <- (y-c-β*z)
  loglik <- kappa-(1/2)*crossprod(residuals, residuals)
  return(loglik)
                               }

targetfunction <- function(β) {
  return(-llh_regr(β, y = x[,1], z = u_lag[,1]))
         }
  B[1,i] <- optim(runif(1), targetfunction)
}