楼主: 芙蓉cher
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[时间序列问题] GARCH模型这样做有什么问题吗 [推广有奖]

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楼主
芙蓉cher 发表于 2024-10-30 20:56:57 |AI写论文

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2.2.2 数据选择与处理

选取了2014-202310年间每日人民币对美元汇率(年平均汇价),合计2435个数据,通过对数据的初步分析发现为非平稳时间序列,因而对该数据进行一阶差分处理。

2.2.3 平稳性检验

该序列检验的结果显示,基于变量汇率,显著性P值为0.000***,水平上呈现显著性,拒绝原假设,该序列为平稳的时间序列。

2-1 平稳性检验

变量

t

P

临界值

1%

5%

10%

一阶差分序列

-44.886

0.000***

-3.433

-2.863

-2.567

注:******分别代表1%5%10%的显著性水平

2.2.4 ARCH效应检验

通过ARCH-LM 拉格朗日乘子检验,所有滞后阶数下的X²统计量均显著大于零,且对应的P值均小于0.01(在1%水平下),标记为***。这表明残差平方存在显著的自相关性,波动对当前的波动有显著影响验证了ARCH效应的存在。具体来说,随着滞后阶数的增加,X²统计量呈现逐渐增大的趋势,这反映了波动聚集性的特征。同时,P值始终保持在极低的水平(小于0.01),进一步确认了ARCH效应的统计显著性。

                              2-2 ARCH效应检验

滞后阶数(1-12)

P

1

302.509

0.000***

2

307.865

0.000***

3

312.158

0.000***

4

320.027

0.000***

5

324.435

0.000***

6

330.894

0.000***

7

338.79

0.000***

8

338.756

0.000***

9

338.752

0.000***

10

350.85

0.000***

11

350.801

0.000***

12

353.153

0.000***

注:******分别代表1%5%10%的显著性水平

2.2.5 模型参数估计

RESID(-1)^2的参数估计值为0.155,表示前一期的残差平方对当前波动率有显著的正向其对应的P值为0.003***,在1%的显著性水平下显著,说明ARCH效应显著存在,即波动性存在短期自相关。

其次,GARCH(-1)^2的参数估计值为0.811前一期的条件方差对当前波动率具有强烈且显著的正向影响。其P值为0.000***,在极高的显著性水平下显著,表明G显著,波动性存在长期自相关。此外,GARCH参数值(接近1)还暗示了波动率的持久性,即过去的波动对当前及未来波动有显著且持久的影响。

2-3 模型参数估计结果表

估计值

标准误差

统计量

P

极大似然值

AIC

常数项

0.098

0.091

1.078

0.281

-4123.804

3.392

RESID(-1)^2

0.155

0.052

2.972

0.003***

GARCH(-1)^2

0.811

0.073

11.058

0.000***

注:******分别代表1%5%10%的显著性水平

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关键词:GARCH模型 ARCH模型 GARCH ARCH ARC

沙发
xieqing2003 发表于 2024-11-24 10:48:20
请问一下楼主,你做出的garch,用的是哪个软件?stata可以吗?

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