ARCH检验的全称是自回归条件异方差检验,这种检验方法不是把原回归模型的随机误差项st 2 看作是xt 的函数,而是把st 2 看作随机误差平方项ut-12 及其滞后项, ut-22 , …, 的函数.ARCH是误差项二阶矩的自回归过程。恩格尔（Engle 1982）针对ARCH过程提出LM检验法。、做原假设：残差序列中直到P阶度...
ARCH LM检验的原假设是:ARCH模型里所有回归系数是否同时为零。 若概率大,大于给定的显著性水平(比如5%),则序列不存在ARCH效应的,即不能拒绝没有ARCH效应假设, ARCH LM一般是对残差进行检验,在未知残差是否具有ARCH效应时,用OLS后,一般是希望残差检验的相伴概率从1阶就有ARCH效应,即概率从1阶就很小,拒绝假设,但...
1982年，恩格尔提出了用于检测ARCH效应的LM检验法，这是一种自回归条件异方差（ARCH）检验。与传统的回归模型不同，ARCH检验并不将原回归模型的随机误差项的平方视作变量的函数，而是将其视为前一期误差平方项及其滞后项的函数。具体而言，假设残差序列中直到P阶不存在ARCH效应，那么在进行回归分析时，模型...
ARCH过程存在性检验(LM检验,F检验,LR检验,Q检验) LM检验 建立原假设: 估计均值方程 ,得到估计值 ,并计算 ,构造辅助回归 得到可决系数 ,构造LM统计量 。若 ,则拒绝原假设,存在ARCH效应。 F检验 建立原假设: 估计均值方程 ,得到估计值 ,并计算 ,构造两个辅助回归 ...
LM检验的假设条件为: H0:残差平方序列纯随机(方差齐性)→即参数均为0 H1:残差平方序列自相关(方差非齐)→即参数不全为0 所以LM检验实际上就是残差平方序列自回归方程的显著性检验。 当LM检验统计量的P值小于显著性水平α时,拒绝原假设,认为该序列方差非齐,并且可以用q阶自回归模型拟合残差平方序列中的自相关...
Python het_arch函数进行LM检验的默认阶数 python检验arch效应,#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuMar2814:39:362019@author:vicky"""#导入数值计算库importnumpyasnpfromnumpyimportlinalgaslaimportpandasaspdfromsklearn.
ARCH检验的步骤 1. 估计回归模型:使用最小二乘法估计原回归模型,并获得误差项。 2. 平方误差项:对误差项进行平方,得到平方误差项。 3. 自回归模型:使用平方误差项作为因变量,采用最小二乘法估计 ARCH 模型。 4. LM检验:对ARCH 模型进行 LM 检验,检验自回归系数是否显著。 5. 判断结果:若ARCH 模型的自回归...
检验残差序列是否存在存在ARCH效应，即检验式9-3中的回归系数是否同时为0。EViews统计分析基础教程 一、自回归条件异方差模型（ARCH）2.ARCH模型检验（1）ARCHLM检验法 ARCHLM检验的原假设为：H0：1=2=…=q=0（不存在ARCH效应）ARCHLM检验的备择假设为：H1：1，2，…q不全为0（存在ARCH效应）检验的统计量为...
ARCH-LM 检验是检验模型的残差系列中是否存在ARCH 效应的拉格朗日乘数检验,该检验的原假设:残差系列中直到 6、p 阶都不存在ARCH 效应,18,全面分析,ARCH-LM效应检验结果,View-residual test-ARCH test F 统计量及TR2 统计量的P 值都小于0.05,因此,在5%的显著性水平下,深证综指收益率自回归模型的残差存在ARCH ...