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...
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ARCH效应。因此，选择ARCH(4)模型进行测算。结果表明，1至4阶ARCH项显著。在ARCH模型分析基础上，考虑序列{}的自回归部分残差，形成GARCH(p,q)模型。通过估计计算，选择GARCH(2,2)模型。模型结果表明A...
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...
arch A L(1).A,arch(1) garch(1) 建立arch族模型(包括arch族,garch和各种单元garch族),对变量A。ar方程中存在自回归项,滞后期数为1(默认有常数项,不解释。默认有扰动项,没有扰动项就不叫arch啦),garch方程中,arch滞后期数为1,garch滞后期数为1 和archlm同理,这里三个括号里的滞后期都可以填1,2,3,...
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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五、诊断检验 在完成模型估计之后,需要进行一系列的诊断检验,以确保模型的有效性和可靠性。常见的诊断检验包括残差的正态性检验、异方差检验和自相关检验。可以使用`predict`命令生成模型的预测残差,然后通过`kdensity`命令绘制残差的核密度图,检查残差的正态性。可以使用`estat archlm`命令进行ARCH-LM检验,检验残差的...
H1: ARCH(p) disturbance 通过对 WPI 的对数差分进行常数回归,接着用 LM 检验来判断 ARCH(1)效应, 在该例子中,检验的结果 PROB > CHI2=0.0038<0.05,所以拒绝没有 ARCH(1) 效应的虚无假设。 因此, 我们可以通过指定 ARCH(1)模型来估计 ARCH(1)的系数。 . arch D.ln_wpi,arch(1) garch(1) ARCH ...
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 d.ln_wpi archlm, lag(1/20) regress d.ln_wpi l(1/3).d.ln_wpi archlm, lag(1/...
estat archlm, lags(1/q) // 检验ARCH效应 GARCH模型构建:根据ARCH效应检验的结果,选择合适的GARCH模型阶数(p,q)。例如,GARCH(1,1)模型是最常用的模型之一。 arch log_return L(1/p).log_return, arch(1) garch(1) // 构建GARCH(1,1)模型 模型诊断与验证 残差检验:检查GARCH模型拟合后的残差序列是否...