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苦逼签到天数: 8 天连续签到: 1 天[LV.3]偶尔看看II
arch效应检验的一些要点
& && & 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，但是有些时候是低阶概率大，不能拒绝假设，而到了高阶（一般为7、8阶时）概率小，拒绝假设时，说明高阶是有很强的ARCH效应的，这是正常的表现。
& && & 在对序列使用GARCH模型后的残差ARCH LM检验时，就必须期望残差从1阶就表现较大的概率为好，即不能拒绝原假设，残差不再有ARCH效应，说明残差里的信息已经提取干净！
------------------------------------------------分割线--------------------------------------------
预测garch模型的异方差
计算步骤为：
具体来说，在使用设定的模型估计出GARCH模型后，在“Proc”中点击“Forecast”按键即可以弹出预测对话框，为了在工作文件中保存预测值，在对话框的“Series name”中需要输入相应的名称，“forecast name”后输入收益率序列预测值的名称，“GARCH”后面输入条件方差预测值的名称；在“Methods”项中选择“Static”即静态预测（向前一步预测），在“Output”中选择“Do graph”和“Forecast evaluation”，而“sample range for forecast”采用系统默认的值即可，可得出向前一步预测的条件均值和条件方差的值；最后利用生成新序列的选项将条件均值和条件方差的序列名代入2楼中提供的式子即可。
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载入中......
请问如果做出来的是30阶滞后序列的残差才存在ARCH效应还算存在ARCH效应吗？图如下：
Heteroskedasticity Test: ARCH& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
F-statistic& & & && && & 1.449140& & & && && && & Prob. F(30,427)& & & & & & & & 0.0618
Obs*R-square& &42.32152& & & && && && & Prob. Chi-Square(30)& && && &&&0.0672
& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
Test Equation:& & & & & & & & & & & & & & & &
Dependent Variable: RESID^2& & & & & & & & & & & & & & & &
Method: Least Squares& & & & & & & & & & & & & & & &
Date: 03/12/15& &Time: 16:09& & & & & & & & & & & & & & & &
Sample (adjusted): 33 490& & & & & & & & & & & & & & & &
Included observations: 458 after adjustments& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
Variable& & & & Coefficient& & & & Std. Error& & & & t-Statistic& & & & Prob.&&
& & & & & & & & & & & & & & & &
C& & & & 9.44E-05& & & & 4.41E-05& & & & 2.139657& & & & 0.0329
RESID^2(-1)& & & & 0.012615& & & & 0.047983& & & & 0.262901& & & & 0.7928
RESID^2(-2)& & & & 0.046015& & & & 0.047955& & & & 0.959559& & & & 0.3378
RESID^2(-3)& & & & -0.002242& & & & 0.047762& & & & -0.046949& & & & 0.9626
RESID^2(-4)& & & & 0.013632& & & & 0.047721& & & & 0.285665& & & & 0.7753
RESID^2(-5)& & & & -0.021623& & & & 0.047667& & & & -0.453623& & & & 0.6503
RESID^2(-6)& & & & 0.001717& & & & 0.047749& & & & 0.035965& & & & 0.9713
RESID^2(-7)& & & & 0.006221& & & & 0.047724& & & & 0.130361& & & & 0.8963
RESID^2(-8)& & & & -0.034432& & & & 0.047651& & & & -0.722582& & & & 0.4703
RESID^2(-9)& & & & 0.077511& & & & 0.047673& & & & 1.625895& & & & 0.1047
RESID^2(-10)& & & & 0.054082& & & & 0.047557& & & & 1.137203& & & & 0.2561
RESID^2(-11)& & & & 0.039490& & & & 0.047624& & & & 0.829212& & & & 0.4074
RESID^2(-12)& & & & 0.107632& & & & 0.047470& & & & 2.267350& & & & 0.0239
RESID^2(-13)& & & & 0.022254& & & & 0.047755& & & & 0.466000& & & & 0.6415
RESID^2(-14)& & & & -0.040503& & & & 0.047694& & & & -0.849217& & & & 0.3962
RESID^2(-15)& & & & -0.035096& & & & 0.047724& & & & -0.735405& & & & 0.4625
RESID^2(-16)& & & & 0.006555& & & & 0.047710& & & & 0.137400& & & & 0.8908
RESID^2(-17)& & & & 0.054715& & & & 0.047663& & & & 1.147945& & & & 0.2516
RESID^2(-18)& & & & -0.003531& & & & 0.047744& & & & -0.073955& & & & 0.9411
RESID^2(-19)& & & & 0.088339& & & & 0.047440& & & & 1.862122& & & & 0.0633
RESID^2(-20)& & & & 0.027870& & & & 0.047588& & & & 0.585650& & & & 0.5584
RESID^2(-21)& & & & -0.077161& & & & 0.047534& & & & -1.623281& & & & 0.1053
RESID^2(-22)& & & & -0.003301& & & & 0.047544& & & & -0.069439& & & & 0.9447
RESID^2(-23)& & & & 0.055591& & & & 0.047513& & & & 1.170004& & & & 0.2427
RESID^2(-24)& & & & 0.038002& & & & 0.047583& & & & 0.798647& & & & 0.4249
RESID^2(-25)& & & & 0.033773& & & & 0.047614& & & & 0.709308& & & & 0.4785
RESID^2(-26)& & & & -0.045722& & & & 0.047528& & & & -0.961999& & & & 0.3366
RESID^2(-27)& & & & -0.039788& & & & 0.047578& & & & -0.836276& & & & 0.4035
RESID^2(-28)& & & & 0.099003& & & & 0.047616& & & & 2.079194& & & & 0.0382
RESID^2(-29)& & & & -0.034027& & & & 0.047811& & & & -0.711701& & & & 0.4770
RESID^2(-30)& & & & 0.126531& & & & 0.047854& & & & 2.644099& & & & 0.0085
& & & & & & & & & & & & & & & &
R-squared& & & & 0.092405& & & && &&&Mean dependent var& & & & & & & & 0.000221
Adjusted R-squared& & & & 0.028640& & & && &&&S.D. dependent var& & & & & & & & 0.000410
S.E. of regression& & & & 0.000405& & & && &&&Akaike info criterion& & & & & & & & -12.72243
Sum squared resid& & & & 6.99E-05& & & && &&&Schwarz criterion& & & & & & & & -12.44310
Log likelihood& & & & & & & && &&&Hannan-Quinn criter.& & & & & & & & -12.61242
F-statistic& & & & 1.449140& & & && &&&Durbin-Watson stat& & & & & & & & 2.016704
Prob(F-statistic)& & & & 0.061773& & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
“但是有些时候是低阶概率大，不能拒绝假设，而到了高阶（一般为7、8阶时）概率小，拒绝假设时，说明高阶是有很强的ARCH效应的，这是正常的表现。” 请问这里的“正常的表现”是指有ARCH效应的正常表现，还是说没有ARCH效应，但是有时也会出现这种情况的、正常的表现。
没有读太懂，谢谢~~~
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本帖最后由 wanghaidong918 于
23:38 编辑
***了Eviews6怎么找不到有ARCH-LM检验啊？
Eviews5有这个检验，但是不稳定，老是自动关了~
敬候高手指点~
载入中......
5.0的版本不稳定，那就下载一个6.0的版本，
Equation UNTITLD中view-residual test-Heteroskedasticity tests-ARCH
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谢谢~等下看看 O(∩_∩)O~
西诶歇息诶西诶些
唉，终于知道在哪了，不胜感激！！
我是建立好模型以后，选择view - residual test - serial correlation LM test
hhui005 发表于
5.0的版本不稳定，那就下载一个6.0的版本，
Equation UNTITLD中view-residual test-Heteroskedasticity te ...果然是这个，非常感谢！
滴水入海，大形无相。
请问楼主，Eviews5中在怎么进行ARCH—LM检验哈？
hhui005 发表于
5.0的版本不稳定，那就下载一个6.0的版本，
Equation UNTITLD中view-residual test-Heteroskedasticity te ...怎么我的eviews6里面没有residual test啊?
paoo 发表于
怎么我的eviews6里面没有residual test啊?不可能,肯定是你哪里弄错了.
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