不会吧，竟然没人回答.....就不信没人会了

RR(-1),RR(-2),RR(-3)的各个参数都不显著，假如R是估计收益的话，一般其均值方程为常数加随机扰动项。

还有你设定的是条件方差方程是GRACH(2,1)，怎么出来的结果是GRACH(1,1)形式？一般来时方差方程大都设定

为GRACH(1,1)形式。

谢谢楼上的回答，确实是我疏忽了，以下才是正确的AR（3）-GARCH（2，1），后半部为


Variance backcast: ON
GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*RESID(-2)^2 + C(7)
*GARCH(-1)

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

RR(-1) 0.013392 0.056863 0.235514 0.8138
RR(-2) 0.120481 0.062146 1.938671 0.0525
RR(-3) 0.095921 0.056070 1.710743 0.0871

Variance Equation

C 0.000127 3.59E-05 3.553327 0.0004
RESID(-1)^2 -0.043907 0.029463 -1.490253 0.1362
RESID(-2)^2 0.248625 0.078855 3.152960 0.0016
GARCH(-1) 0.079769 0.211942 0.376372 0.7066

R-squared 0.003674 Mean dependent var 0.001397
Adjusted R-squared -0.017908 S.D. dependent var 0.013305
S.E. of regression 0.013423 Akaike info criterion -5.819411
Sum squared resid 0.049910 Schwarz criterion -5.729472
Log likelihood 833.3564 Durbin-Watson stat 1.974819

RR确实是上政综合指数的周收益，用此AR（3）-GARCH（2，1）是用残差来检验超额收益的。

而那个GACRH（2，1）而不用GARCH（1，1）我也比较烦恼，因为对AR-GARCH模型的残差做自相关检验时（1，1） （2，1），（1，2），（2，2）我都试过，效果最好为（2，1）和（1，1）。

补充一下，在对AR-GARCH的模型残差做unit root检验时，AR-GARCH（2，1）的结果比AR-GARCH（1，1）更为显著。权衡了一下决定选前者。

我在学这个模型应用