reg y, L(1/n).y //对y,及1-最佳那个滞后期n的y进行自回归,或者直接用var模型 var y, lag(1/n)//或者这样用 estat archlm ,lag(1/n) //判断异方差,用ols方便用lm检验更便捷 怎么看有无Arch效应 看Prob <5%,拒绝原假设,有Arch效应。 建立Arch模型 predict e1,res //生成并保存残差e1 gen e2...
数据基础处理中，通过Stata读取数据并进行基础处理。图表显示指数每日涨幅存在显著波动聚集性。确定自回归模型阶数，使用VAR(p)模型。结果显示，选择滞后6阶的AR(6)模型较为合适，且滞后6期回归系数显著。进行ARCH模型实证案例分析，判断是否存在ARCH效应。LM检验显示，1-6阶残差平方滞后项回归显著，表明存在...
首发于Stata与R学习 切换模式写文章 登录/注册 R语言学习:如何进行ARCH LM检验? momo 中央财经大学 金融学博士在读 目录 收起 示例 输出 示例 sapply(close.z, ArchTest)[c(1,3),] 输出 csi eco wti cqqq pse statistic 2136.193 2136.245 2142.531 2140.731 2145.539 p.value 0 0 0 0 0 (完)...
从单位根检验结果可看出: 单位根检验的p-value小于相应临界值0.05,从而拒绝原假设,表明 收益率 不存在单位根,是平稳序列,即服从I(0)过程 通过R软件画出 日收益率的自相关图和收益率的偏自相关图 从自相关图和偏自相关图的结果来看,对数收益率的自相关函数值和偏自相关函数值很快落入置信区间,因此对数收益率稳...
基于特定数据信息，运用Stata软件对ARCH和GARCH模型进行实验。对数据进行基础处理，利用Stata读取并处理数据。从图中观察，指数每日涨幅呈现出显著的波动聚集特性。通过分析，确定时间序列的自回归模型阶数为6阶，自回归模型为AR(6)。AR(6)模型结果显示，滞后6期的回归系数显著且非零。对数据进行LM检验以...
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首先，我们利用OLS估计一个只有常数的模型，并利用Engle的LM 检验（estat archlm）检验ARCH效应。因为LM检验的p值为0.0038，远低于0.05，我们拒绝没有ARCH(1)效应的原假设。因此，我们可以通过arch(1)命令来进一步估计ARCH(1)参数。有关Engle’s LM test的更多信息，请参见[R] regress postestimation time ...
答:estat archlm是在回归后检验误差项是否具有ARCH(自回归条件异方差)结构的命令;检验方法是LM(拉格朗日乘数)检验。如果检验出来具有ARCH结构,那么原回归需要调整,可能需要用ARCH模型拟合(使用Stata中的arch命令)。总而言之,需要在tsset之后先运行回归,然后再运行estat archlm命令,否则会报错。
答:estat archlm是在回归后检验误差项是否具有ARCH(自回归条件异方差)结构的命令;检验方法是LM(拉格朗日乘数)检验。如果检验出来具有ARCH结构,那么原回归需要调整,可能需要用ARCH模型拟合(使用Stata中的arch命令)。总而言之,需要在tsset之后先运行回归,然后再运行estat archlm命令,否则会报错。
首先,我们利用OLS估计一个只有常数的模型,并利用Engle的LM 检验(estat archlm)检验ARCH效应。 因为LM检验的p值为0.0038,远低于0.05,我们拒绝没有ARCH(1)效应的原假设。因此,我们可以通过arch(1)命令来进一步估计ARCH(1)参数。有关Engle’s LM test的更多信息,请参见[R] regress postestimation time series。