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=e1^2 //生成残差平方 e2 判断残差平方的最佳滞后阶数p varsoc e2,maxlag(1/4) //1-4期的e2 arch y lag(1/n) .y ,arch(1/p) //一开始的varsoc填第一个位置,第二个varsoc结果...
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...
首先判断该数据是否存在ARCH效应，为此，进行LM检验，即检验1-6阶的残差平方滞后项（）回归显著性。* L...
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。而从残差平方图中可看出,相关系数都没落入蓝色虚线(95%置信区间)内,即表明:日收益率的残差平方有显著的自相关,显示出ARCH效应。 3.对残差...
3.2 ARCH 模型的确定以及检验 例子: use http://www.stata-press.com/data/r11/wpi1,clear *- 检验 ARCH 效应是否存在:archlm 命令 regress D.ln_wpi archlm, lag(1/20) regress D.ln_wpi L(1/3).D.ln_wpi archlm, lag(1/20) * 图形法——自相关函数图 (ac) reg D.ln_wpi predict e,...
的预测对差分变量残差的预测*/*/predictpredict yres,yresidualsyres,yresiduals /*/*对未差分变量残差的预测对未差分变量残差的预测*/*/3.23.2 ARCHARCH 模型的确定以及检验模型的确定以及检验例子:例子:use http:/www.stata- *-*- 检验检验 ARCHARCH 效应是否存在:效应是否存在:archlmarchlm 命令命令 regress...
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一些有用的Stata命令 Some useful Stata commands 1、基本命令基本描述统计分析语法格式为: sysuse"auto.dta", clear //打开auto美国1978年汽车行业横截面数据 sum price mpg rep78 weight ,detail pwcorr price mpg rep78 weight pwcorr price mpg rep78 weight ,sig star(0.05) ...
yresiduals/*对未差分变量残差的预测*/ 3.2ARCH 模型的确定以及检验 例子: use *-检验 ARCH 效应是否存在:archlm 命令 regressD.ln_wpi archlm,lag(1/20) regressD.ln_wpiL(1/3).D.ln_wpi archlm,lag(1/20) *图形法——自相关函数图(ac) regD.ln_wpi predicte,res gene2=e^2 ace2,lag(40)...
然后,输入`xtreg y x1 x2, fe`(固定效应)或`xtreg y x1 x2, re`(随机效应)。 结果解读:查看模型系数,使用Hausman检验(`hausman fe re`)选择合适的模型。📈 Logit和Probit模型(用于二元响应变量) 建立模型:输入`logit y x1 x2`(Logit模型)或`probit y x1 x2`(Probit模型),`y`为二元响应变量。