Q-TEST 值的問題(RATS)

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問一個很蠢的問題 我想要確認一下 在文獻上不很常看到計量的模型:假設是VAR(1)-GARCH(1,1) TABLE裡會有係數， 然後在這些係數的下面會有Q(6)=21.71*  Q(12)=52.31**   Q(18)=81.22 例如下面程式 第一個問題 橘色的這些數字是下面紅色的還是綠色的??? 第二個問題 綠色代表什麼?? A:綠色是代表顯著水準的值嗎?例如標準分配的Z(0.05)=1.96 ，就是這個1.96 只要紅色的值大於綠色就是顯著，因為紅色值都大於綠色，所以都顯著，都要打星星，這個模型就有白色噪音，此模型不佳 B:綠色的是代表Prob嗎?? 也就是能不能打星星的標準 綠色只要大於o.1和0.05及0.01就代表沒有符合白噪音，不能打星星,符合白色噪音，此模型良好 請問是A還是B 還是另外的答案?? system(model=var0)         variables DLUS DLTINDEX         lags 1         det constant         end(system)         garch(p=1,q=1,model=var0,mv=bek,pmethod=simplex,piters=10,hmatrices=hh1,rvectors=rr1)                  MV-GARCH, BEKK - Estimation by BFGS         Convergence in    36 Iterations. Final criterion was  0.0000038 <=  0.0000100         Usable Observations                      1959         Log Likelihood                     14525.0768                      Variable                        Coeff      Std Error      T-Stat      Signif         ************************************************************************************         1.  DLUS{1}                      -0.012153052  0.022566589     -0.53854  0.59020306         2.  DLTINDEX{1}                  -0.011248225  0.004240145     -2.65279  0.00798289         3.  Constant                     -0.000067211  0.000058968     -1.13979  0.25437341         4.  DLUS{1}                      -0.269909264  0.082878573     -3.25668  0.00112722         5.  DLTINDEX{1}                   0.032347889  0.022102495      1.46354  0.14331964         6.  Constant                      0.000467359  0.000247091      1.89145  0.05856484         7.  C(1,1)                        0.000409339  0.000057248      7.15026  0.00000000         8.  C(2,1)                        0.000381510  0.000322301      1.18371  0.23652918         9.  C(2,2)                        0.001371552  0.000220222      6.22804  0.00000000         10. A(1,1)                        0.299188616  0.019854065     15.06939  0.00000000         11. A(1,2)                        0.011721056  0.073571687      0.15931  0.87342089         12. A(2,1)                        0.006853076  0.004100286      1.67137  0.09464950         13. A(2,2)                        0.261940623  0.022351627     11.71909  0.00000000         14. B(1,1)                        0.946968387  0.006509017    145.48561  0.00000000         15. B(1,2)                       -0.019261816  0.024969676     -0.77141  0.44046496         16. B(2,1)                       -0.003326861  0.001443724     -2.30436  0.02120242         17. B(2,2)                        0.960027019  0.006811212    140.94805  0.00000000                  set stdDLUS0 = rr1(t)(1)/sqrt(hh1(t)(1,1))         set stdDLTINDEX0 = rr1(t)(2)/sqrt(hh1(t)(2,2))                  @mvqstat(lags=1)         # stdDLUS0         @mvqstat(lags=1)         # stdDLTINDEX0         @mvqstat(lags=1)         # stdDLUS0  stdDLTINDEX0         Multivariate Q(1)=       1.04655         Significance Level as Chi-Squared(1)=       0.30630         Multivariate Q(1)=       1.15578         Significance Level as Chi-Squared(1)=       0.28234         Multivariate Q(1)=       2.79072         Significance Level as Chi-Squared(4)=       0.59344                  @mvqstat(lags=2)         # stdDLUS0         @mvqstat(lags=2)         # stdDLTINDEX0         @mvqstat(lags=2)         # stdDLUS0  stdDLTINDEX0         Multivariate Q(2)=       2.73966         Significance Level as Chi-Squared(2)=       0.25415         Multivariate Q(2)=       1.58646         Significance Level as Chi-Squared(2)=       0.45238         Multivariate Q(2)=       6.49596         Significance Level as Chi-Squared(8)=       0.59186                  @mvqstat(lags=4)         # stdDLUS0         @mvqstat(lags=4)         # stdDLTINDEX0         @mvqstat(lags=4)         # stdDLUS0  stdDLTINDEX0         Multivariate Q(4)=       3.71486         Significance Level as Chi-Squared(4)=       0.44597         Multivariate Q(4)=       4.33524         Significance Level as Chi-Squared(4)=       0.36253         Multivariate Q(4)=      14.86608         Significance Level as Chi-Squared(16)=       0.53447                  @mvqstat(lags=5)         # stdDLUS0         @mvqstat(lags=5)         # stdDLTINDEX0         @mvqstat(lags=5)         # stdDLUS0  stdDLTINDEX0         Multivariate Q(5)=      15.82337         Significance Level as Chi-Squared(5)=       0.00737         Multivariate Q(5)=       4.59255         Significance Level as Chi-Squared(5)=       0.46760         Multivariate Q(5)=      28.20297         Significance Level as Chi-Squared(20)=       0.10468                  好奇的問一下 @mvqstat(lags=1)         # stdDLUS0  stdDLTINDEX0         Multivariate Q(1)=       2.79072         Significance Level as Chi-Squared(4)=       0.59344 為什麼都會有這種兩個都有的?? 不是只要一個就好嗎? @mvqstat(lags=1)         # stdDLUS0         @mvqstat(lags=1)         # stdDLTINDEX0         Multivariate Q(1)=       1.04655         Significance Level as Chi-Squared(1)=       0.30630         Multivariate Q(1)=       1.15578         Significance Level as Chi-Squared(1)=       0.28234         兩個的是什麼?? 謝謝您!!!!

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关键词：Rats test Est Convergence Estimation 模型 system