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2011-01-22
请问连老师,在我做有关arch的实证分析中,结果发现LM检验对高阶arch来说存在arch效应,但对低阶不存在,这是怎么回事啊?该如何arch建模啊。在课程中是滞后20阶,不管高阶低阶全部拒绝了原假设,即存在arch效应。
archlm, lag(1/20)
LM test for autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH)
---------------------------------------------------------------------------
    lags(p)  |          chi2               df                 Prob > chi2
-------------+-------------------------------------------------------------
       1     |          0.448               1                   0.5032
       2     |          4.294               2                   0.1168
       3     |          8.726               3                   0.0332
       4     |         10.763               4                   0.0294
       5     |         11.156               5                   0.0484
       6     |         12.424               6                   0.0532
       7     |         20.241               7                   0.0051
       8     |         20.555               8                   0.0084
       9     |         20.523               9                   0.0149
      10     |         26.942              10                   0.0027
      11     |         26.811              11                   0.0049
      12     |         26.820              12                   0.0082
      13     |         36.959              13                   0.0004
      14     |         36.852              14                   0.0008
      15     |         38.080              15                   0.0009
      16     |         38.348              16                   0.0013
      17     |         38.284              17                   0.0022
      18     |         38.413              18                   0.0034
      19     |         38.458              19                   0.0052
      20     |         38.659              20                   0.0073
---------------------------------------------------------------------------
         H0: no ARCH effects      vs.  H1: ARCH(p) disturbance
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2011-1-26 09:05:21
有两个问题需要注意:
其一,LM 检验过程中,重点关注的是整体上的显著性,也就是所有滞后阶数的联合显著性。因此,即使滞后一阶和二阶不显著,也并不影响 arch 效应的存在。
其二,实证分析过程中,很少使用单纯的 arch(p) 模型,而是采用 garch(1,1),后者应用最为广泛。
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2011-1-26 11:31:43
谢谢连老师的指点
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2011-2-1 16:53:38
不必客气,新年愉快!
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