具体来说，这种检验方法的核心在于检验残差序列是否存在ARCH效应，即检验残差序列的方差是否具有自回归性质。通过构建上述模型，并利用F统计量和Engle's LM检验统计量，可以有效地检测出序列中是否存在ARCH效应。这种检验方法在金融经济学、计量经济学等领域有着广泛的应用，特别是在分析股票市场波动性、汇率波动等方面。这种检验方法
以ε²_t为因变量,以其滞后p期的值作为自变量,建立ARCH(p)模型并进行参数估计。 LM检验与显著性判断 采用拉格朗日乘数检验(LM检验)验证ARCH项系数是否联合显著。若检验统计量(如TR²)超过临界值,则拒绝原假设,认为存在ARCH效应。 方法优势与局限性 优势: 操作简便,仅需常规回归分析工具...
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 模型的自回归系数显著,则表明存在 ARCH 效应,即误差项的方差随时间变化。 ARCH检验的局限性 · ARCH检验只能检测二阶异方差性,而不能检测其他更高...
ARCH效应检验 1.滞后阶数的选择及均值方程的确定 根据Chi-squared最小原则可以看出滞后1期为最优,故选择滞后阶数为1,则公式可以写成。 2.残差序列自相关检验(日收益率的残差和残差平方自相关图) 从序列残差图中可以看出,相关系数基本落入蓝色虚线(95%置信区间)内, 即表明:日收益率残差不存在显著的自相关。而从...
LM检验是ARCH效应 python arch—lm检验怎么做 一、LM算法与dlevmar_dif() levmar下载地址 《Methods for non-linear least squares problems》非线性优化参考文献 原理不在具体描述,可阅读给出的参考文献,其伪代码如下: 其中J(x)是雅可比矩阵 int dlevmar_dif(...
LB统计量和ARCH-LM检验用于检验残差项是否存在自相关。 最后,进行参数估计与显著性检验。可以通过最大似然估计法对ARCH模型的参数进行估计,并进行参数显著性检验。通常需要对ARCH模型中的自回归项进行显著性检验,以确定模型的有效性。 总结起来,ARCH模型的检验原理主要包括样本自相关图、样本偏自相关图、单位根检验、...
解析 不存在ARCH效应 ARCH-LM检验通过辅助回归构建统计量,原假设为残差的平方不存在自回归结构(即所有滞后项的系数均为零)。具体流程为:对残差平方进行滞后阶数的回归,检验其滞后项的联合显著性。若无法拒绝原假设,则表明不存在ARCH效应,反之则存在。反馈 收藏 ...
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...
在统计学中,ARCH效应是指序列的方差与时间序列自身相关的现象。LM统计量是用来检验ARCH效应是否存在的一种方法。在本教程中,我将教你如何使用Python实现ARCH效应的LM检验。 流程 首先,让我们来看一下整个实现过程的步骤。 导入所需库 首先,我们需要导入一些Python库,包括numpy、pandas和arch。