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------------ Constants in mean ------------
       value which
v1  0.067826     T
v2 -0.007802     T
---------- Constants in variance ----------
   v1.value  v2.value *** v1.which v2.which
v1  0.14157 0.0000000 ***        T        F
v2 -0.01421 0.0001955 ***        T        T
------------------- ARCH ------------------
Lag 1
    v1.value v2.value *** v1.which v2.which
v1  0.226784   1.3471 ***        T        T
v2 -0.007733   0.3841 ***        T        T
------------------ GARCH ------------------
Lag 1
   v1.value v2.value *** v1.which v2.which
v1 0.968142  -0.7816 ***        T        T
v2 0.002614   0.9011 ***        T        T
我按照你给的命令做出来的这个，不太明白 V1 V2 的含义。
我的问题是：
1  V1  V2是参数吗？
2 F  T  是什么意思？
3 MGARCH模型的WALD检验程序你能提供一个参考吗？
论文完成后，我一定把你写进致谢里面很重要的一员。还有这个论坛，基本取代了我的导师该做的工作。

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关键词：epoh constant variance GARCH模型 wald检验

rtn.bekkR=mgarch(series=rtn,model=bekkR.mod)
Iteration   0  Step Size = 5.13574e-005  Likelihood = -0.672296
Iteration   0  Step Size = 0.000102715  Likelihood = -0.672296
Iteration   0  Step Size = 0.000205430  Likelihood = -0.672298
Iteration   1  Step Size = 1.84882e-005  Likelihood = -0.672296
Iteration   1  Step Size = 3.69764e-005  Likelihood = -0.672296
Iteration   1  Step Size = 7.39527e-005  Likelihood = -0.672297
Iteration   2  Step Size = 6.65571e-006  Likelihood = -0.672296
Iteration   2  Step Size = 1.33114e-005  Likelihood = -0.672296
Iteration   2  Step Size = 2.66228e-005  Likelihood = -0.672296
Iteration   3  Step Size = 2.39608e-006  Likelihood = -0.672296
Iteration   3  Step Size = 4.79216e-006  Likelihood = -0.672296
Iteration   3  Step Size = 9.58432e-006  Likelihood = -0.672296
Iteration   4  Step Size = 8.62588e-007  Likelihood = -0.672296
Iteration   4  Step Size = 1.72518e-006  Likelihood = -0.672296
Iteration   4  Step Size = 3.45035e-006  Likelihood = -0.672296

Convergence R-Square = 0.02126995
Function value convergence.
> rtn.bekkR

Call:
mgarch(series = rtn, model = bekkR.mod)

Mean Equation: structure(.Data = rtn ~ 1
, class = "formula"
)

Conditional Variance Equation: structure(.Data =  ~ bekk(1, 1)
, class = "formula"
)

Coefficients:
                          
          C(1)  0.0678249
          C(2) -0.0078023
       A(1, 1)  0.1415712
       A(2, 1) -0.0142110
       A(2, 2)  0.0000152
ARCH(1; 1, 1)  0.2267840
ARCH(1; 2, 1) -0.0077337
ARCH(1; 1, 2)  1.3470893
ARCH(1; 2, 2)  0.3840673
GARCH(1; 1, 1)  0.9681415
GARCH(1; 2, 1)  0.0026140
GARCH(1; 1, 2) -0.7815850
GARCH(1; 2, 2)  0.9011011
>
为什么我做的有约束的模型，系数没有按照要求出现ARCH项的0，而是和无约束的一样呢？

我又做了一遍，V1 V2的含义我已经明白了。只是F  T 还是不太明白。
还有再次做出来后ARCH(1; 2, 1) -0.00046984
和上次不一样，但依然没有按照约束成为0，这是为什么呢？

epoh不在，其他同学有没有会做WALD检验的呢？

现在我的问题只剩下两个了：
（1 ） F  T  的含义
（2）WALD的检验，命令我在哪里查找？

宝笙宝姑娘 发表于 2011-12-22 16:28
现在我的问题只剩下两个了：
（1 ） F  T  的含义
（2）WALD的检验，命令我在哪里查找？

哈哈!你不用谢我
那是你的基础好
不管如何,你还是应该谢你的导师
这道理你应该清楚的.
晚点约19:00给你答覆解释

好的。
LR我已经可以做出来了。不过需要知道F T 的含义，因为现在还是照猫画虎。
然后你再指点我一下WALD，多谢多谢！

宝笙宝姑娘 发表于 2011-12-22 16:47
好的。
LR我已经可以做出来了。不过需要知道F T 的含义，因为现在还是照猫画虎。
然后你再指点我一下WALD ...

T : TRUE      
F : FALSE (which=FALSE,value=0)
#####unrestricted
------------ Constants in mean ------------

   value which
v1     0     F  (nomean)
v2     0     F  (nomean)

---------- Constants in variance ----------

    v1.value v2.value *** v1.which v2.which
v1  0.007543 0.000000 ***        T        F
                                A(1,1)  0.007543
v2 -0.003489 0.004855 ***        T        T
                               A(2,1)-0.003489 A(2,2)0.004855


------------------- ARCH ------------------

Lag 1
   v1.value v2.value *** v1.which v2.which
v1  0.20224 -0.06504 ***        T        T
v2 -0.02539  0.41277 ***        T        T

------------------ GARCH ------------------

Lag 1
   v1.value v2.value *** v1.which v2.which
v1   0.8166   0.2766 ***        T        T
v2   0.1202   0.7008 ***        T        T

#####restricted
  ------------ Constants in mean ------------

   value which
v1     0     F
v2     0     F

---------- Constants in variance ----------

    v1.value  v2.value *** v1.which v2.which
v1  0.007309 0.0000000 ***        T        F
v2 -0.005698 0.0001782 ***        T        T

------------------- ARCH ------------------

Lag 1
   v1.value v2.value *** v1.which v2.which
v1    0.317 -0.07865 ***        T        T
               ARCH(1;1,1)0.3170190 ARCH(1;1,2)-0.0786474
v2    0.000  0.41277 ***        F        T
               ARCH(1;2,1)0.0000000 ARCH(1;2,2) 0.4127671
------------------ GARCH ------------------

Lag 1
   v1.value v2.value *** v1.which v2.which
v1   0.6968   0.5295 ***        T        T
v2   0.1065   0.7859 ***        T        T
##########
wald test 的确是依page 828/1016去做的
不过我必须慎重的跟你的数据比较确认一下
这组数据你用e-views作的系数,有没跟s-plus一致
你用e-views做的Wald test,Wald statistic是多少?

MU(1)        0.094378        0.035829        2.634155        0.0084
MU(2)        -0.006148        0.001375        -4.471146        0.0000
OMEGA(1)        0.245202        0.022398        10.94738        0.0000
BETA(1)        0.945612        0.004460        212.0026        0.0000
BETA(4)        -0.240152        0.123286        -1.947922        0.0514
ALPHA(1)        0.307454        0.015573        19.74241        0.0000
ALPHA(4)        0.852431        0.394050        2.163257        0.0305
OMEGA(3)        -2.71E-06        2.540811        -1.07E-06        1.0000
OMEGA(2)        0.004582        0.001431        3.201188        0.0014
BETA(3)        0.934950        0.004789        195.2489        0.0000
BETA(2)        -0.001756        0.000124        -14.15647        0.0000
ALPHA(2)        0.004734        0.000512        9.239889        0.0000
ALPHA(3)        0.363436        0.018038        20.14823        0.0000
我用EVIEWS编程做出来是这样，我不知道三个矩阵的（）里面的1,2 ，3,4 按照什么顺序排在2*2矩阵里面。所以我按照自己的理解排了一下，然后做了WALD是这样

        假设        wald统计量
不存在汇率对上证指数的单向波动溢出效应         
244.8085
(0.0000)
不存在上证指数对汇率的单向波动溢出效应         
4.759552
(0.0926)
不存在汇率和上证指数的双向波动溢出效应         
246.4784
(0.0000)
感觉也不是很正确。

1,2,3,4应该按照什么顺序放进矩阵里面呢？

epoh 发表于 2011-12-22 19:09
T : TRUE      
F : FALSE (which=FALSE,value=0)
#####unrestricted

MU(1)        0.094378        0.035829        2.634155        0.0084
MU(2)        -0.006148        0.001375        -4.471146        0.0000
OMEGA(1)        0.245202        0.022398        10.94738        0.0000
BETA(1)        0.945612        0.004460        212.0026        0.0000
BETA(4)        -0.240152        0.123286        -1.947922        0.0514
ALPHA(1)        0.307454        0.015573        19.74241        0.0000
ALPHA(4)        0.852431        0.394050        2.163257        0.0305
OMEGA(3)        -2.71E-06        2.540811        -1.07E-06        1.0000
OMEGA(2)        0.004582        0.001431        3.201188        0.0014
BETA(3)        0.934950        0.004789        195.2489        0.0000
BETA(2)        -0.001756        0.000124        -14.15647        0.0000
ALPHA(2)        0.004734        0.000512        9.239889        0.0000
ALPHA(3)        0.363436        0.018038        20.14823        0.0000
我用EVIEWS编程做出来是这样，我不知道三个矩阵的（）里面的1,2 ，3,4 按照什么顺序排在2*2矩阵里面。所以我按照自己的理解排了一下，然后做了WALD是这样

        假设        wald统计量
不存在汇率对上证指数的单向波动溢出效应         
244.8085
(0.0000)
不存在上证指数对汇率的单向波动溢出效应         
4.759552
(0.0926)
不存在汇率和上证指数的双向波动溢出效应         
246.4784
(0.0000)
感觉也不是很正确。

1,2,3,4应该按照什么顺序放进矩阵里面呢？
本文来自: 人大经济论坛 S-Plus&R专版 版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... amp;from^^uid=1241070