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实证分析
获取了一段时间每日的某指数的收盘价,得到每日的对数收益率。数据处理和分析采用stata软件。
1. 统计性分析
sum rt,detail //得到峰度偏度//
偏度为-0.3627小于0,峰度为5.669473大于3,初步判定不服从正态分布。
sktest rt //进一步检验是否服从正态分布//
P=0.0000小于0.05 ,拒绝服从正态分布的原假设,即rt不服从正态分布。
2. 平稳性检验
line rt t,yline(0) //做图初步看平稳性//
dfuller rt //平稳性检验//
T统计量为-43.269小于置信度为1%时的临界值,则拒绝有单位根的原假设,即没有单位根,即该序列是平稳的。
3. 自相关检验
corrgram rt //自相关检验//
从上图可以看出,rt与l4.rt存在自相关。
4. 建立arch模型
reg rt l4.rt //做rt和它的四阶滞后回归//
predict e,res
gen e2=e^2
corrgram e2 // 回归得到残差 再得到残差的平方即方差看方差的自相关性//
从上图可以看出我们残差平方存在自相关,可以拟合garch模型。
arch rt l4.rt ,arch(1)garch(1)
5. 模型验证
predict r,res
gen r2=r^2
corrgram r2// 回归得到残差 再得到残差的平方即方差 看方差的自相关性//
从上图可以看出残差平方依然存在自相关,即模型拟合效果不理想。
除了reg rt l4.rt之外,也做了arima(1,0,1)arima(2,0,2) 等等,然后再拟合garch模型,但是结果还是存在自相关,是我哪里做错了吗?求高手指点啊
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