epoh，帮我看下结果，好像说不通啊

Rmat=matrix(0,4,13)
Rmat[1,7]=Rmat[2,8]=Rmat[3,11]=Rmat[4,12]=1
rvec=rep(0,4)
bHat=as.vector(coef(rtn.bekk))
avar=Rmat%*%vcov(rtn.bekk)%*%t(Rmat)
Wald=t((Rmat%*%bHat-rvec))%*%solve(avar)%*%(Rmat%*%bHat-rvec)
按照这个格式编，结果还是
> as.numeric(wald.stat)
[1] 407.5016
> p.wald = 1 - pchisq(wald.stat,4)
>

宝笙宝姑娘 发表于 2011-12-25 11:37
Rmat=matrix(0,4,13)
Rmat[1,7]=Rmat[2,8]=Rmat[3,11]=Rmat[4,12]=1
rvec=rep(0,4)

LR test在Matlab很容易
毕竟Matlab在numerical method 方便比较强
做出来约38

Wald test在哪个软件都一样
因为就只须估计一个Unrestricted model
出来的结果都接近约35

下午我先给你s-plus wald test code

epoh 发表于 2011-12-25 11:42
LR test在Matlab很容易
毕竟Matlab在numerical method 方便比较强
做出来约38

Rmat=matrix(0,4,13)
Rmat[1,7]=Rmat[2,8]=Rmat[3,11]=Rmat[4,12]=1
rvec=rep(0,4)
bHat=as.vector(coef(rtn.bekk))
avar=Rmat%*%vcov(rtn.bekk)%*%t(Rmat)
Wald=t((Rmat%*%bHat-rvec))%*%solve(avar)%*%(Rmat%*%bHat-rvec)

那也就是说，论坛里的WALD，还有我仿照着写的这个，都是错得啦？
那我等你这个试试

宝笙宝姑娘 发表于 2011-12-25 12:35
Rmat=matrix(0,4,13)
Rmat[1,7]=Rmat[2,8]=Rmat[3,11]=Rmat[4,12]=1
rvec=rep(0,4)

刚没注意看
你的s-plus code 是正确的
但你的rtn.bekk是啥么
应该是unrestricted model
不是restricted model

epoh 发表于 2011-12-25 14:09
刚没注意看
你的s-plus code 是正确的
但你的rtn.bekk是啥么

rtn=cbind(rsz,rhl)
rtn.bekk=mgarch(rtn~1,~bekk(1,1)
这应该就是非限定的
做出来的wald有400多！

epoh 发表于 2011-12-25 14:09
刚没注意看
你的s-plus code 是正确的
但你的rtn.bekk是啥么

为什么我用这三个做出来的数据是一样的？

宝笙宝姑娘 发表于 2011-12-25 15:30
rtn=cbind(rsz,rhl)
rtn.bekk=mgarch(rtn~1,~bekk(1,1)
这应该就是非限定的

Wald test,统计量的确比较大
那就看你方不方便给数据
帮你在各软件测试了
数据你可加密码

又忘了引入

epoh 发表于 2011-12-25 15:43
Wald test,统计量的确比较大
那就看你方不方便给数据
帮你在各软件测试了

数据在上一楼的回复里，我忘了引入了。
还有我想问，为什么我用三个不同的命令做出来的WALD是一样的？

epoh 发表于 2011-12-25 15:43
Wald test,统计量的确比较大
那就看你方不方便给数据
帮你在各软件测试了

这是三个命令，没道理一样结果啊？