请问一下EVivews中建立ARMA-GARCH模型,为什么ARMA模型的系数前后不同啊

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大家好，我在建立ARMA-GARCH模型的过程中，发现我单独建立ARMA模型以及在GARCH模型中建立的ARMA模型，均值方程的系数不一样，现在不太清楚原因，以及我如果要写均值方程，该按照哪个系数写呢？谢谢大佬们
如下两表，首先是单独建立ARMA模型，
Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH)                               
Date: 05/15/23   Time: 17:17                               
Sample: 4/16/2008 11/30/2022                               
Included observations: 3558                               
Convergence achieved after 29 iterations                               
Coefficient covariance computed using outer product of gradients                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
AR(1)        -0.235791        0.178559        -1.320520        0.1867
MA(1)        0.293657        0.175044        1.677619        0.0935
SIGMASQ        0.000329        4.62E-06        71.13951        0.0000
                               
R-squared        0.003474            Mean dependent var                0.000141
Adjusted R-squared        0.002913            S.D. dependent var                0.018166
S.E. of regression        0.018140            Akaike info criterion                -5.180600
Sum squared resid        1.169749            Schwarz criterion                -5.175392
Log likelihood        9219.288            Hannan-Quinn criter.                -5.178743
Durbin-Watson stat        1.998059                       
                               


                               

其次是在GARCH模型中建立的ARMA模型，
Method: ML ARCH - Normal distribution (BFGS / Marquardt steps)                               
Date: 05/15/23   Time: 17:18                               
Sample (adjusted): 4/17/2008 11/30/2022                               
Included observations: 3557 after adjustments                               
Convergence achieved after 53 iterations                               
Coefficient covariance computed using outer product of gradients                               
MA Backcast: 4/16/2008                               
Presample variance: backcast (parameter = 0.7)                               
GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*GARCH(-1) + C(6)*DV                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        z-Statistic        Prob.  
                               
AR(1)        -0.645665        0.185259        -3.485207        0.0005
MA(1)        0.684735        0.177369        3.860503        0.0001
                               
        Variance Equation                       
                               
C        4.95E-06        7.79E-07        6.351343        0.0000
RESID(-1)^2        0.064363        0.004503        14.29244        0.0000
GARCH(-1)        0.921900        0.004540        203.0803        0.0000
DV        -1.66E-06        6.13E-07        -2.707713        0.0068
                               
R-squared        0.002821            Mean dependent var                0.000148
Adjusted R-squared        0.002540            S.D. dependent var                0.018164
S.E. of regression        0.018141            Akaike info criterion                -5.456757
Sum squared resid        1.169917            Schwarz criterion                -5.446338
Log likelihood        9710.842            Hannan-Quinn criter.                -5.453041
Durbin-Watson stat        1.959753                       
                               

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关键词：GARCH模型 ARCH模型 arma模型 GARCH ARMA

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尤尤12345 发表于 2023-5-21 21:42
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这是两个不同的模型，系数当然不一样。在garch模型中，均值方程和方差方程的系数是同时估计的，并不是先估计均值方程的，再估计方差方程的。