R语言某股票acf，pacf图做完后，如何过渡到garch模型分析

怎么判断pacf是否较好，garch模型要做几阶是通过pacf图判断吗

在决定采用GARCH模型之前，需要做好均值方程和ARCH效应的检验。

ACF和PACF图用来决策是否在均值方程中引入ARMA项。 如果ACF和PACF提示自（偏）相关性，那么均值方程中引入ARMA项。

均值方程建立和分析后，需要检验残差的ARCH效应。 如果检验得到ARCH效应存在，那么对残差序列用合适的GARCH模型来分析。

[重复内容]

hyu9910 发表于 2020-10-27 14:49
在决定采用GARCH模型之前，需要做好均值方程和ARCH效应的检验。

ACF和PACF图用来决策是否在均值方程中 ...

arch效应我检验了，存在，但是对均值方程的确定不太明白，对残差序列用合适的GARCH模型怎么判断合适与否呢

学以致用 发表于 2020-10-27 21:06
arch效应我检验了，存在，但是对均值方程的确定不太明白，对残差序列用合适的GARCH模型怎么判断合适与否呢 ...

你可以理解“均值方程”差不多就是回归方程，但是没有其他的时间序列做自变量的。 当时间序列的特点比较复杂，譬如(P)ACF的结果显示自相关时，需要在“均值方程”的右侧增加ARMA项。 均值方程的残差，只要存在ARCH效应，就适合用GARCH模型分析。

期刊论文经常用GARCH(1,1)模型分析残差序列。