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6639 8
2015-09-14
悬赏 500 个论坛币 已解决
各位大神,本人在进行ARMA-GARCH模型时,发现程序出现以下问题:
> m4<-garchFit(~arma(1,1)+garch(1,1),cond.dist='norm',data=data2,trace=F)
警告信息:
In sqrt(diag(fit$cvar)) : 产生了NaNs
> m5<-garchFit(~arma(1,1)+garch(1,1),cond.dist='ged',data=data2,trace=F)
警告信息:
In sqrt(diag(fit$cvar)) : 产生了NaNs
> m6<-garchFit(~arma(1,1)+garch(1,1),cond.dist='std',data=data2,trace=F)
警告信息:
In sqrt(diag(fit$cvar)) : 产生了NaNs


导致了下列问题:
Error Analysis:
         Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)   
mu      2.916e-02   9.786e-04    29.80   <2e-16 ***
ar1     9.647e-01   1.327e-03   726.93   <2e-16 ***
ma1    -1.223e-01   6.612e-02    -1.85   0.0643 .  
omega   1.237e-06          NA       NA       NA   
alpha1  1.000e+00   6.811e-02    14.68   <2e-16 ***
beta1   6.616e-01   1.638e-02    40.38   <2e-16 ***


omega出现了缺失值

请问各位大神这是由于什么原因出现的呀?(数据没有缺失值)。

最佳答案

jgchen1966 查看完整内容

数据距阵奇异,或近奇异!!!,或者说,数据变量间近共线性!!! arch类方法,相当不稳定,对“异常值”相当敏感!!!
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全部回复
2015-9-14 10:55:14
数据距阵奇异,或近奇异!!!,或者说,数据变量间近共线性!!!  
arch类方法,相当不稳定,对“异常值”相当敏感!!!
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2015-9-14 15:03:35
jgchen1966 发表于 2015-9-14 14:05
数据距阵奇异,或近奇异!!!,或者说,数据变量间近共线性!!!  
arch类方法,相当不稳定,对“异常值”相当敏感 ...
数据图
大哥你说对了,确实有很多异常值,请问遇到这种异常该怎么办呢?????
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2015-9-14 17:30:33
本人是完全放弃ARCH方法,
此类方法在基本假设就有大问题:
在估计前假设随机同分布(i.i.d)的正态分布(或其它参数分布),这意味着“在任何时点的方差相同”
但在估计时,却又要估计不同时点不同的方差:意味着“不同时点的方差是不同的”!!!
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2015-9-16 00:21:34
原始数据处理的不对路吧,试试减少数据量  如果只是估计分布的话能不能换核密度方法
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2015-9-17 20:27:38
jgchen1966 发表于 2015-9-14 17:30
本人是完全放弃ARCH方法,
此类方法在基本假设就有大问题:
在估计前假设随机同分布(i.i.d)的正态分布( ...
大神,请问你现在有没有什么好的方法能够做这一块的呢?跪谢了~~~
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