ARCH和GARCH估计_s_百度文库
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ARCH和GARCH估计_s
A​R​C​H​和​G​A​R​C​H​估​计
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我先将我的步骤大致说一下
首先检验收益率序列R的自相关性，发现与滞后5阶显著相关
然后对r(-5)回归
之后对残差做ARCH-LM检验
这是滞后9阶的结果
Heteroskedasticity Test: ARCH& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
F-statistic& & & & 2.348236& & & && &&&Prob. F(9,724)& & & & & & & & 0.0130
Obs*R-squared& & & & 20.81833& & & && &&&Prob. Chi-Square(9)& & & & & & & & 0.0135
& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
Test Equation:& & & & & & & & & & & & & & & &
Dependent Variable: RESID^2& & & & & & & & & & & & & & & &
Method: Least Squares& & & & & & & & & & & & & & & &
Date: 06/03/13& &Time: 13:54& & & & & & & & & & & & & & & &
Sample (adjusted): 5/12//2013& & & & & & & & & & & & & & & &
Included observations: 734 after adjustments& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
Variable& & & & Coefficient& & & & Std. Error& & & & t-Statistic& & & & Prob.&&
& & & & & & & & & & & & & & & &
C& & & & 0.000132& & & & 2.38E-05& & & & 5.559009& & & & 0.0000
RESID^2(-1)& & & & 0.012711& & & & 0.036722& & & & 0.346147& & & & 0.7293
RESID^2(-2)& & & & 0.040154& & & & 0.036723& & & & 1.093422& & & & 0.2746
RESID^2(-3)& & & & -0.041296& & & & 0.036677& & & & -1.125938& & & & 0.2606
RESID^2(-4)& & & & 0.024989& & & & 0.036416& & & & 0.686215& & & & 0.4928
RESID^2(-5)& & & & 0.081969& & & & 0.036306& & & & 2.257732& & & & 0.0243
RESID^2(-6)& & & & 0.066544& & & & 0.036436& & & & 1.826316& & & & 0.0682
RESID^2(-7)& & & & 0.062423& & & & 0.036504& & & & 1.710024& & & & 0.0877
RESID^2(-8)& & & & -0.002296& & & & 0.036546& & & & -0.062836& & & & 0.9499
RESID^2(-9)& & & & 0.076758& & & & 0.036531& & & & 2.101169& & & & 0.0360
& & & & & & & & & & & & & & & &
R-squared& & & & 0.028363& & & && &&&Mean dependent var& & & & & & & & 0.000197
Adjusted R-squared& & & & 0.016284& & & && &&&S.D. dependent var& & & & & & & & 0.000388
S.E. of regression& & & & 0.000384& & & && &&&Akaike info criterion& & & & & & & & -12.87609
Sum squared resid& & & & 0.000107& & & && &&&Schwarz criterion& & & & & & & & -12.81344
Log likelihood& & & & & & & && &&&Hannan-Quinn criter.& & & & & & & & -12.85193
F-statistic& & & & 2.348236& & & && &&&Durbin-Watson stat& & & & & & & & 2.004669
Prob(F-statistic)& & & & 0.012956& & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
可以说明存在ARCH效应吗
还有我的步骤正确吗？
希望能解释的详细一些！谢谢大家！
载入中......
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帮帮忙啊。各位。谢谢！
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自己顶一下，怎么没有人呐
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怎么还是没人啊。继续顶！
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很急啊！！各位好心人帮帮忙吧
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一个人都没有。。这么不给力
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本人认为此结果仍不正常，虽然F统计量对应的概率小于0.05，但是LM统计量可能仍不显著，需要继续调整。
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haoyun010 发表于
本人认为此结果仍不正常，虽然F统计量对应的概率小于0.05，但是LM统计量可能仍不显著，需要继续调整。我后来调整了均值函数，改为3阶滞后 但是统计量也仍只有22多一点 相伴概率为0.0069
其他还有什么方面需要调整呢？
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ddv110107 发表于
我后来调整了均值函数，改为3阶滞后 但是统计量也仍只有22多一点 相伴概率为0.0069
其他还有什么方面需要 ...应经过若干次尝试才能填入科学的滞后期。
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有在paper里看到直接对VECM的残差直接做ARCH-LM检验
查阅了几本计量的书 都没找到相关的操作 倒是看到了有说可以直接对OLS等回归的残差作结做ARCH-LM检验
OLS等回归的残差只有一个序列&&VECM的残差有两个序列 我尝试着把两列残差提取出来 发现也没有对应的操作 ARCH-LM貌似只能在已经建立的方程下进行检验
请问可以对VECM的残差进行ARCH-LM检验么？既然paper上有这么样 那应该具有可操作性啊 麻烦哪个能告之下？
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再回归的结果上做ARCH-LM检验或者生成残差做检验。
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论坛好贴推荐请教会Eviews的高手。现在需要做一个ARCH LM检验，请问6.0需要怎么做？先谢谢了。
请教会Eviews的高手。现在需要做一个ARCH LM检验，请问6.0需要怎么做？先谢谢了。
不区分大小写匿名
你做出了ARCH模型吗
不好意思，我不会，我现在是学着做，所以很多不懂，不知道能不能请教下？谢谢了。
我都是帮人代做计量模型的
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这个方法很多的做数据分析，找我吧
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