求教GARCH-BEKK的R编程，万分感谢！！！！

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estimation <- mvBEKK.est(bekk,order = c(1,1),params = NULL,method='Nelder-Mead')
请问用这个代码做完GARCH-BEKK后如何进行wald检验？？？？

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关键词：GARCH-BEKK GARCH 万分感谢 bekk ARCH

楼主您好，你用的这个函数mvBEKK.est所属的程序包现在是不是叫mgarchBEKK？如果是的话，这个包没有给参数估计后的对象提供wald检验计算的，你得自己写wald检验的代码去构造统计量然后实现检验。所以你需要提取计算对象的参数估计值coefficient estimate，还需要参数协方差矩阵coefficient covariance matrix。第一个参数估计值直接提取即可，输入estimation$est.params，第二个参数协方差矩阵输入solve(estimation\$estimation\$hessian)就能得到(打代码时把\去掉，我回答里写\是避免变成letex语法)，剩下的就需要根据自己的需要构建原假设，然后去套wald检验公式写代码，构建统计量实现检验。

719812133 发表于 2021-4-23 22:52
楼主您好，你用的这个函数mvBEKK.est所属的程序包现在是不是叫mgarchBEKK？如果是的话，这个包没有给参数估 ...

谢谢您，我在aod包中找到一个wald.test函数要求输入估计参数vector，bekk估计的参数是matrix，用这个也不行吧？只能按您提示的自己构造了

卖笑有 发表于 2021-4-25 22:00
谢谢您，我在aod包中找到一个wald.test函数要求输入估计参数vector，bekk估计的参数是matrix，用这个也不 ...

您好，这个aod包的wald.test函数可以使用，应该能满足你的要求。你自己先把bekk估计出来的系数矩阵按照coefficient covariance matrix里元素的顺序(里面都是系数对应的协方差)给排成一个vector，可以拿coefficient covariance matrix主对角线的元素开方后的值去和estimation$asy.se.coef里的标准误做配对比较，这样就知道coefficient covariance matrix里的参数是按什么顺序排列的了，你的系数矩阵按着排成vector即可。然后用wald.test函数里的term变量去声明是哪一个参数要和哪一个参数做wald检验。wald.test函数还支持构造linear combinations of the coefficients的原假设。有些时候呢没能找到现成的函数直接计算，但是我们可以改很多中间过程来满足函数输入的要求，这样问题就可以解决了。

719812133 发表于 2021-4-26 14:48
您好，这个aod包的wald.test函数可以使用，应该能满足你的要求。你自己先把bekk估计出来的系数矩阵按照co ...

万分感谢您赐教。根据solve(estimation\$estimation\$hessian)求出的coefficient covariance matrix的对角线元素是负的，没法进行开方处理，请问是什么原因呢？把估计的系数矩阵排序成vector后再假设股票1到股票2的波动溢出a12和b12的系数为零进行检验就可以吧？

sqrt(abs(solve(estimation\$estimation\$hessian)))，代码这样写就可以，源代码里作者是用了绝对值的，就按他这个操作吧。得到的结果就是参数估计值们对应的SE。

卖笑有 发表于 2021-4-23 16:20
estimation

最好使用rats软件 比较方便

江湖夜雨十年灯_ 发表于 2021-4-26 22:18
最好使用rats软件 比较方便

谢谢提示，下载了rats完全不会用

卖笑有 发表于 2021-4-27 08:14
谢谢提示，下载了rats完全不会用

Q1797075867

719812133 发表于 2021-4-26 19:36
sqrt(abs(solve(estimation\$estimation\$hessian)))，代码这样写就可以，源代码里作者是用了绝对值的，就 ...

谢谢大神，实在抱歉我还有一个问题，我是两个股票做GARCH-BEKK(1,1)，算出来的海塞矩阵是11*11，我分析这11个变量应该是常数矩阵的3个数，GARCH矩阵的4个数，和ARCH矩阵的4个数，我现在想检验GARCH和ARCH矩阵的第三个元素，也就是所有变量排序的第6个和第10个元素的系数显著不为0，用terms该怎么声明啊？看帮助文件没弄明白，万分感谢，谢谢好心人