ARCH模型的计量步骤.docx
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1、第七章 ARCH 模型的计量步骤实验目的:考察 20002010 上证指数的集群波动现象,以对数形式进行分析。1.建工作文档:new file,选择非均衡数据(unstructured/undated) ,录入样本数: 2612 2.录入数据:objectnew object3.由于股票价格指数序列常常表现出特殊的单位根过程随机游走过程 (Random Walk) ,所以本例进行估计的基本形式为:首先利用最小二乘法,估计了一个普通的回归方程,结果及过程如下:tttuszsz)ln()ln(1即 R2= 0.998168 D.W=1.9734 对数似然值 = 6914 AIC = -5.29 S
2、C = -5.29可以看出,这个方程的统计量很显著,而且,拟和的程度也很好。但是需要检 验这个方程的误差项是否存在条件异方差性。4.检验条件异方差之前,可先看看残差项的分布情况,打开序列 residviewgraph. 按默认选择线性图即可。结果如下:)ln(000035. 1)ln(1ttszsz由该回归方程的残差图,我们可以注意到波动出现“集群”现象:波动在一些 较长的时间内非常小(例如 5001500 期间) ,在其他一些较长的时间内非常大 (例如 17502250) ,这说明残差序列存在 ARCH 或者 GARCH 效应的可能性较 大。5.条件异方差检验:viewresidual di
3、agnosticsheteroskedasticity test。选 择 ARCH test。滞后期选择 10 期,如图:结果如下:此处的 P 值为 0,拒绝原假设,说明式(6.1.26)的残差序列存在 ARCH 效应。 6.估计 GARCH 和 ARCH 模型,首先选择 Quick/Estimate Equation 或 Object/ New Object/ Equation,然后在 Method 的下拉菜单中选择 ARCH,得到如下的对话框。注意: 在因变量编辑栏中输入均值方程形式,均值方程的形式可以用回归列表形式列 出因变量及解释变量。如果方程包含常数,可在列表中加入 C。如果需要一个
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