[问答] VAR-GARCH 有共整合現象，該怎麼辦(RATS) [推广有奖]

21楼

bang4kimo 发表于 2012-5-13 19:27:22

BEKK是A(1,2) 1對2的影響
VARMA是A(1,2) 2對1的影響
在RAT裡面A(1,2) 這1和2 是指矩陣中的下標嗎??

22楼

bang4kimo 发表于 2012-5-14 00:54:39

epoh 发表于 2012-5-13 19:10
这个问题我在10楼已答复过
现传e-views文件供你参考比较
(上传不了)

我照著妳的方法做~~也做出來了
因為您上次有貼EVIEWS和RATs的COINTEGRATION VECTOR 的係數~兩個軟體的結果是一樣的
但我比較兩個軟體的COINTEGRATION VECTOR 值卻不同~?
我想要知道我是哪裡有做錯嗎?
為何上傳不了??
謝謝您~

23楼

epoh 发表于 2012-5-14 15:50:32

bang4kimo 发表于 2012-5-14 00:54
我照著妳的方法做~~也做出來了
因為您上次有貼EVIEWS和RATs的COINTEGRATION VECTOR 的係數~兩個軟體的 ...

e-views ,attachment

attach_e_p.rar (46.6 KB) 本附件包括：
attach_e_p.wf1

24楼

bang4kimo 发表于 2012-5-15 19:21:29

可能是我太笨吧~我無法了解您的回答~
我試著從您的回答和user guide讓我rats和eview跑的結果都一樣
但我還是無法做到

我過分的請求你可以幫我跑eviews 和 rats
過程包括選log(股價)和dlog(股價)的最適落後期
和共整合檢定~
主要的目的是1.想要看到共整合係數相同
2.了解選最適落後期對共整合檢定時的影響

我想要比較共整合的COINTEGRATION VECTOR 的係數，是否相同
我把data附檔了~
我要做的是US 和 GLASS的組合
US和Chemicals的組合
這兩組組合

謝謝您~真的很謝謝您

price_try.xls
下载链接: https://bbs.pinggu.org/a-1111571.html

219 KB

25楼

bang4kimo 发表于 2012-5-17 15:15:10

epoh 发表于 2012-2-28 11:14
底下建立vecm model与在e-views结果相同.

open data 12345_plas.xls

問兩個小問題，
問題一
一開始var lex lplas的最aic bic適落後項是2
*Use @JohMLE to test the cointegrating rank
*RC restricts a constant to the CV.
@johmle(lags=2,det=rc,cv=cvector)
# lex lplas
*-32.943952 -4.664164 138.156062
在做共整合時紅色的地方為什麼是lags=2
不是說vecm時的最適落後像要是var的最適落後項-1嗎，所以應該是lags=1吧??
而且在eviews裡，您vecm選的最適落後項您是選1 1?
為何在做共整合檢定適時在rates落後項選2 在eview落後項選1 1??

我下面這樣它們的關係是對的嗎?還是其實沒有這種關係
若是 log(股價) 存在共整合
1.VAR 【data=log(股價)】的最適落後項，假設選出來是n
2.檢定共整合時的最適落後項【data=log(股價)】，是n-1嗎??
3.在假設有共整合時，那麼vecm【data=log(股價)】的最適落後項就為n-1??

若是log(股價) 沒有共整合，
那麼var的最適落後是在var 【data=Dlog(股價)=報酬】選出最適落後項是=>假設是S

問題二
請問您在做bekk-vecm garch(p=1,q=1,model=ectmodel,mv=CC,variances=varma,pmethod=simplex,piters=10) / dlex dlplas
pq都是1，是因為var的最適落後項是2，所以在做bekk-vecm 才會選garch(p=1,q=1)嗎??
如果一開始選var的最適落後項是7，那在做bekk-vecm時，是不是就要是garch(p=6,q=6)呢??
謝謝您~

26楼

epoh 发表于 2012-5-17 19:05:40

bang4kimo 发表于 2012-5-17 15:15
問兩個小問題，
問題一
一開始var lex lplas的最aic bic適落後項是2

问题一
1.VAR 【data=log(股价)】的最适落后项，假设选出来是n
2.检定共整合时的最适落后项【data=log(股价)】，是n
3.在假设有共整合时，那么vecm【data=log(股价)】的最适落后项就为n-1

问题二
请问您在做bekk-vecm garch(p=1,q=1,model=ectmodel,mv=CC,variances=varma,pmethod=simplex,piters=10) / dlex dlplas
pq都是1，是因为var的最适落后项是2，所以在做bekk-vecm 才会选garch(p=1,q=1)吗??
当然不对(很显然你要再看一次garch model)
garch(p=1,q=1)用于garch model variance equation
model=ectmodel用于garch model mean equation

27楼

epoh 发表于 2012-5-17 19:46:12

bang4kimo 发表于 2012-5-13 14:26
我研究了一下，
在rats 6
Lag Intervals

lus_lplas_lag7.rar (35.62 KB) 本附件包括：
lus_lplas_lag7.WF1

回复19楼的问题
你做对了
只是你用于e-views的数据试错误的
结果如下与winrats是相同的
Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

LUS                LPLAS                C
-34.29362       -4.332238       141.0548
-0.850181       3.555551       -15.59687

28楼

bang4kimo 发表于 2012-5-17 20:29:22

epoh 发表于 2012-5-17 19:05
问题一
1.VAR 【data=log(股价)】的最适落后项，假设选出来是n
2.检定共整合时的最适落后项【data=l ...

不好意思我打錯了
問題二
请问您在做bekk-vecm garch(p=1,q=1,model=ectmodel,mv=CC,variances=varma,pmethod=simplex,piters=10) / dlex dlplas
pq都是1，是因为var【data=log(股價)】的最适落后项是2，所以在做bekk-vecm 條件平均方程式才會是落後一項嗎?即vecm(1)-garck(1,1)
如果为var【data=log(股價)】的最适落后项是7，在做bekk-vecm條件平均方程式會是6嗎?
即vecm(6)-garck(1,1)，但這條件平均方程式也太長了吧?還是在搭配GARCH時，以殘差符合白噪音為原則，條件平均方程式就短一點就好，用vecm(1)-garck(1,1)就可以了吧!!