epoh，帮我看下结果，好像说不通啊

相似文件 换一批

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

原假设	对数似然值	对数似然比
两市间无波动溢出	-1342.095	625.6153
A 市对B市无波动溢出	-1618.815	1179.055
B市对A市无波动溢出	-1524.395	990.217

以上是有约束条件下的估计结果。无约束下的对数似然值为：-1029.287

我的问题是这样：
这么大的对数似然比，结果都是显著的，是不是不太正常啊？会是哪里出了问题呢？

还有一个问题：
命令里有LR.stat = -2*(rtn.bekkR$likelihood-rtn.bekk$likelihood)
可是按照LR检验的原理，括号里应该是对数似然比（lnL)之差，而不是似然比（likelihood）之差。
是我弄错了吗？

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享1 收藏8 回帖

关键词：epoh Likelihood 对数似然 like bekk 检验

hp.ibm.bekk $likelihood
[1] -7468.962

######winrats
Usable Observations                      2000
Log Likelihood                     -7468.7582
这是你在上一篇里面回复里的一部分，用S-PLUS得到的likelihood和用rats得到的Log Likelihood
数值比较接近，难道在S里面，似然值和对数似然不区分吗？

参数        估计值

0.1415670

-0.0142103

0.0001955

0.2267837

-0.0077333

1.3470594
0.3840665

0.9681418

0.0026139

-0.7815690

0.9011008
BEKK模型的参数估计值中出现了比1大的，这正常吗？

1-pchisq(LR.stat,4)
这个是得到LR的P值吧，运行后得到的是0.
这都不太正常啊

宝笙宝姑娘 发表于 2011-12-24 12:12
1-pchisq(LR.stat,4)
这个是得到LR的P值吧，运行后得到的是0.
这都不太正常啊

哈哈!你的判断力不错
晚点答覆你的问题
你的数据先检查一下
模型系数显然有问题

epoh 发表于 2011-12-24 17:13
哈哈!你的判断力不错
晚点答覆你的问题
你的数据先检查一下

0.1743224
-0.0188469
0.0002171
0.2196733
-0.0127744
0.2838660
0.5166961
0.9704628
0.0035861
-0.3709125
0.8300583

我的数据已经全部重新整理，又整个重新做了一遍。你看看这次的11个系数的估计值正常吗？
我在S-PLUS的帮助里看到，likelihood指的好像就log likelihood。但是无论怎么做，最终的LR（对数似然比）都非常大，600多，尽管得到双向的波动溢出效应也不是没有可能，可是这么显著，和其他文献差别太大了，我不知道是不是LR检验的命令有问题。
最后就是在S-LUP里面输入：pchisq(LR,stat,2) 或者pchisq(LR,stat,4)
结果显示都是1，则1-pchisq(LR,stat,2)
就肯定是0.这个P值就根本没有意义了啊！

宝笙宝姑娘 发表于 2011-12-24 20:05
0.1743224
-0.0188469
0.0002171

你列出的LR test statistic公式没有错!
就 nomean 11个系数full_bekk而言,
S-plus 算出的likelihood就是loglikelihood !
  S-plus : -7470.418
  Matlab : -7.4700e+003
  Winrats : -7470.0652
如果都没错,那LR的值怎那么大(likelihood -7980.331),这是你的疑问
######
full_bekk VS diagonal_bekk
也就是full_bekk
   a11 a12    b11 b12
   a21 a22    b21 b22
中的系数a12,a21,b12,b21设为零,就是diagonal_bekk
a12,a21,b12,b21设为零之后,diagonal_bekk就没有spillover effects
S-plus中LR test可以根据example 90 去做,
但计算结果似乎有误,因为系数显然与diagonal_bekk不符
这可能就是page 532/1016所说的
BHHH algorithm performs local optimization in the sense that
the optimal solution it finds may well be just a local optimum
instead of the global optimum.To make sure that the global optimum
has indeed been reached, start the algorithm using a few different
starting values and see if they all lead to the same optimum.
#################
diagonal_bekk在matlab & e-views的结果接近:
             Coefficient        Std. Error        z-Statistic                                
OMEGA(1)        0.518868        0.043023        12.06025        
BETA(1)           0.949176        0.006293        150.8325        
ALPHA(1)         0.210438        0.012218        17.22400        
OMEGA(3)        0.406375        0.023036        17.64115        
OMEGA(2)        0.321527        0.041833        7.685968        
BETA(2)           0.866632        0.014308        60.56796        
ALPHA(2)        0.334758        0.008604        38.90611        
                                
Log likelihood        -7486.394            

Log likelihood        -7486.394应该是你想要的
所以建议先做Wald test
  

epoh 发表于 2011-12-24 20:55
你列出的LR test statistic公式没有错!
就 nomean 11个系数full_bekk而言,
S-plus 算出的likelihood就 ...

你的意思是不是说：S-PLUS虽然可以估计出来BEKK的参数，但是假设检验不严密，做不出来严谨的结果？
我用wald检验，同样做出来很大。
而且我模仿你给的那个四个假设条件的，自己编了两个假设条件的
得到的 407.5016，不仅同样很大，而且和四个条件的一模一样的数值。无论怎么更改对前面1的赋值，这个结果都不改变。

或者你可以试一下，即使不做赋值1，就给定一个0矩阵，最后也同样可以得到完全相同的一个数值。也就是说，这个程序肯定不对

epoh 发表于 2011-12-24 20:55
你列出的LR test statistic公式没有错!
就 nomean 11个系数full_bekk而言,
S-plus 算出的likelihood就 ...

我非常想做出来这个假设检验，没有假设检验，前面的一切就没有意义了。你能否检查一下论坛流传的WALD检验的命令，我的水平有限，看了好几天WALD的原理，可是BEKK的系数太多，实在无能为力。如果LR是BEKK本身赋初值带来的缺陷，那么WALD能不能严密一些做个假设检验呢？