你选的那个问题不大，似乎不要嘛（1）也行吧。

你这个是根据我的那个模型ARMA算出来的？但是滞后阶数是怎么选呢？

楼主我也遇到这样的问题了，我是写 农产品期货的到期效应，建完 ARMA 后，再进行LM检验时候  伴随太大了，根本没法进行ARCH-LM检验，你知道答案的时候告诉小弟声，也希望高手赶紧来帮忙了 谢谢

汗。。。伴随太大是什么意思？

你看看我的ARMA模型建立都有问题的感觉，你建ARMA的时候怎么建的啊？

我只是觉得你那个农产品期货的话好像会有季节效应，你要先进行处理。。。会不会是这里有点问题

你这个是根据我的那个模型ARMA算出来的？但是滞后阶数是怎么选呢？
1、去掉了MA(1).
2、根据张成思《金融计量学》滞后可选5或10.

还有没有高手来指点我一下啊~~~~~

楼上那位高手说的是异方差检验，但是我看到论文里面都是做的自相关检验么。。。

我已经混乱了。。。。。。

我理解不太清楚，不过还是很谢谢啊~~~

这个问题解决了！！多谢xxff同学！！就是你说的这个，我反应太慢了~~~~~

没有ARCH效应的话，可以直接建立ARMA模型啊，预测出来的结果误差不会大的

玄。。。。。。。。。。。。

我觉得能否直接对中心化的原序列做arch，也就是均值方程为常数方程，或者不用收益率，用原始序列，用随机游走模型做均值方程，个人看法，不知到对不对

同求ARCH 检验

楼主问题解决了吗，我也要做这方面的模型，希望指导下，万分感谢，能给我发一份操作步骤吗yangnanyng@163.com

最近我也在做这个，遇到这种问题很正常

看了你的步骤理论上没错，但是具体操作好像不对。

2.本质是检验rcu序列是否平稳，但是看你的相关图，如rcu不平稳，因此还需要差分变换。（点开rcu序列，view--correlogram滞后阶数填的是12，出现自相关和偏自相关系数图，来判断rcu序列是否存在自相关）

3、建立ARMA（p.q）模型的建模基础是，序列必须先平稳，才能建立模型。因此要确立建立什么样的ARMA模型，先必须有平稳的数据才行。

利用ARMA的残差对ARCH LM检验
先做ARMA，然后
predict e
gen e2=e*e
reg e2 L(1/3).e2,括号内事残差的滞后阶数，可以变化
然后 estat archlm，lag(1/3),就可以了

你应该选择“Heteroskedasticity Test”中的 ARCH检验。就行了。

本文来自: 人大经济论坛 EViews专版 版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... 1&from^^uid=57021

模型出来后要对模型的结构进行检验，如果是稳定的就行，不稳定那就要再试试，

我来说说吧：
1、先检验序列是不是平稳的，不是平稳则要差分使之平稳；（再看此序列平稳后的时序图，能初步看出其是否的波动集群性，如果没有波动的集群性，那么没有必要作GARCH，如有波动的集群性，则看下步）。
2、对平稳的序列进行ARMA回归；可看该序列的相关和偏自相关系数图，可以确（P，Q）值（滞后项数）；注意还要看序列有没有季节性，如果有季节性，则还是进行季讳节差分，至于要几次季节差分，则要看序列的相关和偏相关图的系数能否得到改善。一般情况下，一次季节差分就可以了，否则会失去很多有信息。
3、通过相关和偏相关系数图初步确定的ARMA方程，还要进行P，Q值的不同组合来进行优选。原则是SIC值和AC值要小。当然可决系数不要小于50%（在你的方法中可决系数太小，这是没有回归的意义，不信你可看你回归结果的拟合图，偏差很大。）
3、确定了方程后要检验方程的结构是否是稳定的；进行ARMA结构稳定检验，其特征根图应在单位园之内。否则要用以上的方法再构造方程。
4、对回归结果，进行LM检验（自相关检验）和ARCH检验，主要看P值，应该要都要大于0.10以上才好；如进行ARCH检验要从一阶开始，到五阶以上，如果P值都小于0.1则表明有高阶ARCH效应，则直接进行GARCH（1，1）回归；（不存在高阶ARCH效应的话，就回归ARCH（P1），P1是有ARCH效应的最高阶数），回归后的GARCH方程中的两个系数之和一定要小于1，且大于0，否则不算成功；
5、为此，再进行其它的M——ARCH回归等，这些在EVIEWS中都有很好的操作，只要你掌握了几个关健点就行了。当然你也要了解相关GARCH，M——ARCH，STAR——CARCH方程的特点就好，否则是不切实际的回归。
不知你理不理解我说的！祝好！

楼主问题解决了吗，我也要做这方面的模型，希望指导下，万分感谢，能给我发一份操作步骤吗  lywwsshui22262510@126.com
  谢谢了

怎么不能

不说了，哎………………keng

我也正在找相关的资料在