問一個很蠢的問題
我想要確認一下
在文獻上不很常看到計量的模型:假設是VAR(1)-GARCH(1,1)
TABLE裡會有係數，
然後在這些係數的下面會有Q(6)=21.71*  Q(12)=52.31**   Q(18)=81.22
例如下面程式
第一個問題
橘色的這些數字是下面紅色的還是綠色的???
第二個問題
綠色代表什麼??
A:綠色是代表顯著水準的值嗎?例如標準分配的Z(0.05)=1.96 ，就是這個1.96
只要紅色的值大於綠色就是顯著，因為紅色值都大於綠色，所以都顯著，都要打星星，這個模型就有白色噪音，此模型不佳
B:綠色的是代表Prob嗎??
也就是能不能打星星的標準
綠色只要大於o.1和0.05及0.01就代表沒有符合白噪音，不能打星星,符合白色噪音，此模型良好
請問是A還是B 還是另外的答案??

system(model=var0)       
variables DLUS DLTINDEX       
lags 1       
det constant       
end(system)       
garch(p=1,q=1,model=var0,mv=bek,pmethod=simplex,piters=10,hmatrices=hh1,rvectors=rr1)       
       
MV-GARCH, BEKK - Estimation by BFGS       
Convergence in    36 Iterations. Final criterion was  0.0000038 <=  0.0000100       
Usable Observations                      1959       
Log Likelihood                     14525.0768       
       
    Variable                        Coeff      Std Error      T-Stat      Signif       
************************************************************************************       
1.  DLUS{1}                      -0.012153052  0.022566589     -0.53854  0.59020306       
2.  DLTINDEX{1}                  -0.011248225  0.004240145     -2.65279  0.00798289       
3.  Constant                     -0.000067211  0.000058968     -1.13979  0.25437341       
4.  DLUS{1}                      -0.269909264  0.082878573     -3.25668  0.00112722       
5.  DLTINDEX{1}                   0.032347889  0.022102495      1.46354  0.14331964       
6.  Constant                      0.000467359  0.000247091      1.89145  0.05856484       
7.  C(1,1)                        0.000409339  0.000057248      7.15026  0.00000000       
8.  C(2,1)                        0.000381510  0.000322301      1.18371  0.23652918       
9.  C(2,2)                        0.001371552  0.000220222      6.22804  0.00000000       
10. A(1,1)                        0.299188616  0.019854065     15.06939  0.00000000       
11. A(1,2)                        0.011721056  0.073571687      0.15931  0.87342089       
12. A(2,1)                        0.006853076  0.004100286      1.67137  0.09464950       
13. A(2,2)                        0.261940623  0.022351627     11.71909  0.00000000       
14. B(1,1)                        0.946968387  0.006509017    145.48561  0.00000000       
15. B(1,2)                       -0.019261816  0.024969676     -0.77141  0.44046496       
16. B(2,1)                       -0.003326861  0.001443724     -2.30436  0.02120242       
17. B(2,2)                        0.960027019  0.006811212    140.94805  0.00000000       

       
set stdDLUS0 = rr1(t)(1)/sqrt(hh1(t)(1,1))       
set stdDLTINDEX0 = rr1(t)(2)/sqrt(hh1(t)(2,2))       
       
@mvqstat(lags=1)       
# stdDLUS0       
@mvqstat(lags=1)       
# stdDLTINDEX0       
@mvqstat(lags=1)       
# stdDLUS0  stdDLTINDEX0       
Multivariate Q(1)=       1.04655       
Significance Level as Chi-Squared(1)=       0.30630       
Multivariate Q(1)=       1.15578       
Significance Level as Chi-Squared(1)=       0.28234       
Multivariate Q(1)=       2.79072       
Significance Level as Chi-Squared(4)=       0.59344       
       
@mvqstat(lags=2)       
# stdDLUS0       
@mvqstat(lags=2)       
# stdDLTINDEX0       
@mvqstat(lags=2)       
# stdDLUS0  stdDLTINDEX0       
Multivariate Q(2)=       2.73966       
Significance Level as Chi-Squared(2)=       0.25415       
Multivariate Q(2)=       1.58646       
Significance Level as Chi-Squared(2)=       0.45238       
Multivariate Q(2)=       6.49596       
Significance Level as Chi-Squared(8)=       0.59186       
       
@mvqstat(lags=4)       
# stdDLUS0       
@mvqstat(lags=4)       
# stdDLTINDEX0       
@mvqstat(lags=4)       
# stdDLUS0  stdDLTINDEX0       
Multivariate Q(4)=       3.71486       
Significance Level as Chi-Squared(4)=       0.44597       
Multivariate Q(4)=       4.33524       
Significance Level as Chi-Squared(4)=       0.36253       
Multivariate Q(4)=      14.86608       
Significance Level as Chi-Squared(16)=       0.53447       
       
@mvqstat(lags=5)       
# stdDLUS0       
@mvqstat(lags=5)       
# stdDLTINDEX0       
@mvqstat(lags=5)       
# stdDLUS0  stdDLTINDEX0       
Multivariate Q(5)=      15.82337       
Significance Level as Chi-Squared(5)=       0.00737       
Multivariate Q(5)=       4.59255       
Significance Level as Chi-Squared(5)=       0.46760       
Multivariate Q(5)=      28.20297       
Significance Level as Chi-Squared(20)=       0.10468       
       








好奇的問一下
@mvqstat(lags=1)       
# stdDLUS0  stdDLTINDEX0       


Multivariate Q(1)=       2.79072       
Significance Level as Chi-Squared(4)=       0.59344

為什麼都會有這種兩個都有的??
不是只要一個就好嗎?
@mvqstat(lags=1)       
# stdDLUS0       
@mvqstat(lags=1)       
# stdDLTINDEX0       

Multivariate Q(1)=       1.04655       
Significance Level as Chi-Squared(1)=       0.30630       
Multivariate Q(1)=       1.15578       
Significance Level as Chi-Squared(1)=       0.28234       

兩個的是什麼??

謝謝您!!!!