如果是用自相关性和偏相关性和Q统计量来看,对应的P值趋向于0或者大于0、Q统计量显著还是不显著时能判断残差存在ARCH效应?在写论文。 答案 做模型之后点arch效应检验我替别人做这类的数据分析很多的相关推荐 1eviews中怎么确定残差序列是否存在ARCH效应? 如果是用自相关性和偏相关性和Q统计量来看,对应的P值趋向...
如果自相关系数和偏自相关系数的所有滞后阶数都为0,同时Q统计量不显著,那么残差序列不存在ARCH效应 A.错误 B.正确 点击查看答案&解析 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号)
•ARCH模型按照英文直译是自回归条件异方差模型,由美国经济学家罗伯特·恩格尔(Engle)在1982年首次提出。此后在计量经济领域中得到迅速发展。尤其在金融时间序列分析中。•按照通常的想法，自相关的问题是时间序列数据所特有的，而异方差性是横截面数据的特点。但在时间序列数据中，会不会出现异方差呢？会是怎样出现...
通过观察时间序列的自相关建立并实现时域方法。因此,自相关和偏自相关是ARIMA模型的核心。BoxJenkins方法提供了一种根据序列的自相关和偏自相关图来识别ARIMA模型的方法。ARIMA的参数由三部分组成:p(自回归参数),d(差分数)和q(移动平均参数)。 识别ARIMA模型有以下三个规则: •如果滞后n后ACF(自相关图)被切断,...
本节主要介绍ARCH模型和GARCH模型(拓展/广义的ARCH模型),ARCH模型全称“自回归条件异方差模型”,在现代高频金融时间序列中,数据经常出现波动性聚集的特点,但从长期来看数据是平稳的,即长期方差无条件方差)是定值,但从短期来看方差是不稳定的,我们称这种异方差为条件异方差。传统的时间序列模型如ARMA模型识别不出来这一...
但当ARCH(q)模型的阶数q过大时,需要估计过多的参数,在样本有限的情况下,参数估计的效率就会降低,有时甚至会出现估计参数为负的情况,为了弥补这一缺陷,Engle曾建议对参数结构进行设定以减少参数估计的个数。例如,假设条件方差函数中的参数值按如下方式递减:...
(2).残差平方相关图 残差平方相关图显示残差平方 序列,直到任意指定的滞后阶数的自相关函数(AC)和偏自相关函数(PAC),并计算相应滞后阶数的QLB统计量。若不存在ARCH效应,则任意滞后阶数的自相关函数(AC)和偏自相关函数(PAC)都近似为0. 5.GARCH-M模型 一般风险越大,预期收益越大。在回归模型中加入一项“利用条...
(2)ARIMA 模型的识别及参数估计根据ARIMA 模型的建模步骤,首先应通过考察经过平稳化处理的收益率序列的自相关与偏相关图,对模型做出最初的判断。如果自相关函数为指数衰减且偏相关函数图在p步以后截尾,则此时间序列模型为p 阶自回归模型AR(p);如果自相关函数在q 步以后截尾且偏相关函数为指数衰减,则此时间序列...
ARCH模型通常用于对主体模型的随机扰动项进行建模,把当期随机扰动以便更充分地提取残差中的项的方差设定为以前各期误差项平方的线性函数,信息,使最终的模型残差项驾为白噪声。判断模型残差序列是否存在P阶的ARCH过程,通常是对于残差项进行拉格朗日乘数检验(ARCHLMTest,Engle1982)对残差平方e2(q=yt-xtf?)进行辅助回归:...
蔡的金融时间序列分析这本书真心是够难的 | 第二章打卡完毕,主要是一些ar(n),ma(n),arma(n),arima(n)模型,都是线性的,收益率本身的自相关性和偏自相关来定阶,用自身解释自身。总体来说这类模型比较孱弱,但是回过头复习一下,让自己对于高级模型的理解能够更上一层楼。Garch族模型主要基于均值模型的基础上,...