"LBQ检验"（Ljung-Box Q检验）是一种用于检验时间序列数据中是否存在自相关性的统计方法。在MATLAB中，...
白噪声检验用于检验时间序列数据是否呈现随机性,即数据没有可预测的模式。常用的检验方法是Ljung-Box检验。 代码语言:matlab 复制 % 进行Ljung-Box检验 [h, pValue, QStat, critValue] = lbqtest(values); if h == 0 fprintf('数据为白噪声,p值: %.4f\n', pValue); else fprintf('数据非白噪声,p值...
为了进一步检验残差不相关的假设,我们执行 Ljung-Box 检验。 QLB统计量不对称地遵循具有 mpq 自由度的 X2 分布。...另一种检验平方残差异方差性的方法是对 a1 和β1参数进行显着性检验。...对于正态分布,对应于 a = 5% 的分位数为 -1.645。经验证据表明,正态性假设通常会产生较弱的结果。Jarque-Bera ...
5. 根据检验结果评估ARIMA模型的性能: 根据残差图和自相关检验的结果,你可以评估ARIMA模型的性能。如果残差图显示残差随机分布且没有明显的模式,同时Ljung-Box检验的p值较大(通常大于0.05),则表明模型的残差没有显著的自相关性,模型的性能可能较好。 请注意,以上代码是一个基本的示例,实际应用中你可能需要根据数据的...
GARCH(1,1) 模型可以用 Matlab 的计量经济学工具箱进行估计。图 4 和图 5 中的 ACF、PACF 和 Ljung-Box Q 检验未显示残差及其平方值的显着序列相关性。图 4 左上图中的残差项在视觉上更像白噪声,而不是原始收益序列。 Mdls.dsVadjnce = garc(1,1); ...
GARCH(1,1) 模型可以用 Matlab 的计量经济学工具箱进行估计。图 4 和图 5 中的 ACF、PACF 和 Ljung-Box Q 检验未显示残差及其平方值的显着序列相关性。图 4 左上图中的残差项在视觉上更像白噪声,而不是原始收益序列。 Mdls.dsVadjnce = garc(1,1); ...
图2. 收益率相关性检验。Ljung-Box Q 检验(左下)没有显示显着的序列自相关作为收益率。 然而,我们可以很容易地识别出绝对收益率值较大的时期集群(无论收益率的符号如何)。因此,绝对收益值存在明显的序列相关性。 图3. 回归平方的相关性检验。 点击标题查阅往期内容 ...
GARCH(1,1) 模型可以用 Matlab 的计量经济学工具箱进行估计。图 4 和图 5 中的 ACF、PACF 和 Ljung-Box Q 检验未显示残差及其平方值的显着序列相关性。图 4 左上图中的残差项在视觉上更像白噪声,而不是原始收益序列。 Mdls.dsVadjnce = garc(1,1); ...
可以使用Matlab来估算GARCH(1,1)模型。图4和5中的ACF,PACF和Ljung-Box Q检验未显示出残差中的显着序列相关性,图4左上方的残差项比原始收益序列更像白噪声。然后可以认为GARCH(1,1)模型足以描述收益率的波动性(图6)。 % 序列残差相关性检验 figure('position',[355 320 800 400]); ...
GARCH(1,1) 模型可以用 Matlab 的计量经济学工具箱进行估计。图 4 和图 5 中的 ACF、PACF 和 Ljung-Box Q 检验未显示残差及其平方值的显着序列相关性。图 4 左上图中的残差项在视觉上更像白噪声,而不是原始收益序列。 Mdls.dsVadjnce = garc(1,1); ...