eviews的GARCH模型中，收益率的自相关检验，不知道与滞后多少阶存在显著自相关

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

跟着教程要做GARCH模型来检验沪深300指数收益率的波动性，做到第三步，教程书写如下：

3、均值方程的确定及残差序列自相关检验

通过对收益率的自相关检验，我们发现两市的收益率都与其滞后15阶存在显著的自相关，因此对两市收益率r t的均值方程都采用如下形式：rt=c + r(t-15) + et

请教：自相关检验出与之后15阶存在显著自相关，这里的“15”这个阶数是怎么算出来的丫？

我用“r c r(-1) r(-2) r(-3) r(-4) r(-5) r(-6) ……”这样一直到20阶回归了一次，然后去掉不显著的，最后剩下14和11两个阶数显著，最后图方便选了滞后14阶，但在做TARCH模型的时候，出现ARCH(1)系数不显著的情况，求指导啊……都要疯了= =

	Variance Equation
C	4.46E-05	2.17E-05	2.050466	0.0403
ARCH(1)	0.004425	0.039978	0.110682	0.9119
(RESID<0)*ARCH(1)	0.153420	0.076969	1.993271	0.0462
GARCH(1)	0.779695	0.089400	8.721454	0.0000

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0 收藏1 回帖

关键词：GARCH模型 ARCH模型 EVIEWS 自相关检验 Eview 收益率 模型 沪深

是用序列自相关图看出来的吧

xixia333 发表于 2012-4-21 13:42
是用序列自相关图看出来的吧

LAG        AC        PAC        Q        Prob>Q        [Autocorrelation]        [Partial        Autocor]
                                                       
1        0.0173        0.0173        .58289        0.4452                                 
2        -0.0184        -0.0187        1.2394        0.5381                                 
3        0.0473        0.0479        5.5848        0.1337                                 
4        0.0542        0.0523        11.31        0.0233                                 
5        0.0040        0.0040        11.341        0.0450                                 
6        -0.0502        -0.0510        16.257        0.0124                                 
7        0.0287        0.0257        17.86        0.0126                                 
8        -0.0151        -0.0212        18.304        0.0191                                 
9        -0.0143        -0.0085        18.703        0.0278                                 
10        0.0377        0.0406        21.481        0.0180                                 
11        0.0534        0.0517        27.043        0.0045                                 
12        0.0351        0.0355        29.454        0.0034                                 
13        0.0447        0.0468        33.369        0.0015                                 
14        0.0098        -0.0017        33.557        0.0024                                 
15        0.0622        0.0554        41.136        0.0003                                 
16        -0.0100        -0.0162        41.331        0.0005                                 
17        -0.0292        -0.0303        43.006        0.0005                                 
18        0.0486        0.0460        47.631        0.0002                                 
19        -0.0053        -0.0072        47.687        0.0003                                 
20        -0.0251        -0.0214        48.926        0.0003                                 
21        -0.0014        0.0033        48.93        0.0005                                 
22        0.0410        0.0289        52.24        0.0003                                 
23        0.0012        -0.0046        52.242        0.0005                                 
24        0.0021        0.0071        52.251        0.0007                                 
25        -0.0070        -0.0231        52.349        0.0011                                 
26        0.0121        0.0018        52.635        0.0015                                 
27        0.0180        0.0182        53.272        0.0019                                 
28        0.0395        0.0385        56.349        0.0012                                 
29        -0.0148        -0.0183        56.783        0.0015                                 
30        -0.0053        -0.0049        56.838        0.0022                                 
31        0.0293        0.0232        58.532        0.0020                                 
32        -0.0282        -0.0288        60.098        0.0019                                 
33        -0.0403        -0.0452        63.312        0.0012                                 
34        0.0182        0.0193        63.968        0.0014                                 
35        0.0551        0.0555        69.975        0.0004                                 
36        -0.0357        -0.0322        72.495        0.0003                                 
37        0.0529        0.0592        78.034        0.0001                                 
38        0.0588        0.0479        84.878        0.0000                                 
39        0.0385        0.0322        87.821        0.0000                                 
40        0.0190        0.0173        88.54        0.0000       
请问我这样做出的自相关 可以看出几阶相关吗                         

请问楼主你回归了20次，具体的如何用Eviews做呢，谢谢！