s-plus中多元Garch系数矩阵的LR检验怎么做啊？

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收藏 2010-05-02

请教牛人。

我大致按照Modelling Financial Time Series with S-PLUS这本书做了

GARCH-BEKK模型，这本书里面只有说限定常数项为0的wald检验和LR检验。

但是对于ARCH和GARCH项系数矩阵的wald检验却没有提及。

请问具体要怎么做啊？

我大概编了一下：

a.ts是我的时序数据

a.bekk=mgarch(a.ts~1,~bekk(1,1))

a.mod= a.bekk$model

a.mod$arch$value[[1]][2,1]=0

a.mod$garch$value[[1]][2,1]=0

a.mod$arch$which[[1]][2,1]=F

a.mod$garch$which[[1]][2,1]=F

a.bekk2=mgarch(series=a.ts,model=a.mod)

LR.a=-2*(a.bekk2$likelihood-a.bekk$likelihood)

但是算出来的结果非常奇怪。和wald检验竟然不一致。

还有summary（a.bekk2）的结果是无法显示。所以我怀疑我对于arch和garch项系数直接赋值为0的做法是不是错了？

请求大牛讲解。

谢谢

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kerber

2010-5-26 21:00:40

楼主有结果了吗？

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fogsnow

2010-6-4 01:19:12

今天刚刚接触s-plus，计量也不是太明白，下面是我的结果，我不知道这个bekk模型怎么做wald检验，大侠支招啊~~~

hp.ibm.bekk = mgarch(hp.ibm~1, ~bekk(1,1))
bekk.mod = hp.ibm.bekk$model
bekk.mod$arch$value$lag.1[1,2] = 0
bekk.mod$garch$value$lag.1[1,2]=0
bekk.mod$arch$which$lag.1[1,2] = F
bekk.mod$garch$which$lag.1[1,2]=F
bekk.mod$arch$value$lag.1[2,1] = 0
bekk.mod$garch$value$lag.1[2,1]=0
bekk.mod$arch$which$lag.1[2,1] = F
bekk.mod$garch$which$lag.1[2,1]=F
hp.ibm.bekkspill = mgarch(series=hp.ibm,model=bekk.mod)
LR.stat=-2*(hp.ibm.bekkspill$likelihood - hp.ibm.bekk$likelihood)
LR.stat
1-pchisq(LR.stat,4)
summary(hp.ibm.bekkspill)
===>>
Convergence R-Square = 0 is less than tolerance = 0.0001
Convergence reached.
> LR.stat = -2 * (hp.ibm.bekkspill$likelihood - hp.ibm.bekk$likelihood)
> LR.stat
[1] 795.0522
> 1 - pchisq(LR.stat, 4)
[1] 0
> summary(hp.ibm.bekkspill)
Warning messages:
Choleski decomposition not of full rank in: chol(B)
Problem in backsolve(chol(B), diag(k)): x and r should have the same number of rows
Use traceback() to see the call stack