eviews数据统计与分析教程9章 条件异方差模型-arch & garch

高承樱芳 2024-05-20 20:03:29
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eviews统计分析基础教程第9章条件异方差模型重点内容:•arch模型的建立•garch模型的建立eviews统计分析基础教程一、自回归条件异方差模型(arch)1.arch模型自回归条件异方差(arch,autoregressiveconditionalheteroskedasticity)模型常用来对模型的随机误差项ut进行构建模型,从而使残差序列称为白噪声序列。eviews统计分析基础教程一、自回归条件异方差模型(arch)1.arch模型基本原理:设xt的自回归ar(p)形式为xt=β0+β1xt-1+β2xt-2+…+βpxt-p+ut则随机误差项ut的方差为var(ut)=t2=e(ut2)=0+1+2+…+q+εt其中,回归模型的参数0,1…,q均为非负数,这样才能保证方差t2为正。我们称这里的随机误差项ut服从q阶的arch过程,记作ut~arch(q)。eviews统计分析基础教程一、自回归条件异方差模型(arch)2.arch模型检验(1)archlm检验法(2)残差平方的相关图(q)检验法eviews统计分析基础教程一、自回归条件异方差模型(arch)2.arch模型检验(1)archlm检验法archlm检验法就是检验残差序列中是否存有arch效应的拉格朗日乘数的检验。若模型的随机误差项服从q阶的arch过程,即ut~arch(q),则可建立辅助回归方程,如下检验残差序列是否存在存在arch效应,即检验式9-3中的回归系数是否同时为0。eviews统计分析基础教程一、自回归条件异方差模型(arch)2.arch 20210311
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