ARCH效应检验，各位大神，虚心求教！

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发现平时看书啥都会，真的到了实践中问题才慢慢出现！

我现在在做一个模型，原始的收益率序列rSH。
我对rSH做了ARIMA，结果为MA（1）。我先把MA（1）模型的残差写为resSH。

我想进一步拟合GARCH模型，却发现了问题：
1.ARCH效应到底应该是针对ARIMA拟合后残差resSH检验的，还是针对原始序列rSH检验的？
一般的书上例子都是直接拿来做ARCH，但也见过AR(1)-GARCH(1,1)的

2.我对序列做了如下检验：
a.McLeod.Li.test(y=rSH)：拒绝原假设，p<.05，有ARCH效应
b.Box.test(rSH, type='Ljung-Box', lag=6, fitdf=1)：拒绝原假设，p<.05，有ARCH效应
c.McLeod.Li.test(y=resSH)：接受原假设，p在0.8-1，无ARCH效应
d.Box.test(resSH, type='Ljung-Box', lag=6, fitdf=1)：拒绝原假设，p<.05，有ARCH效应
通过以上，原始序列rSH有ARCH效应已经没问题了。可是c和d的结论怎么会完全相悖呢？


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关键词：ARCH效应 虚心求教 效应检验 ARCH ARC 收益率 模型

spapple 发表于 2013-6-28 03:45

这位大哥，你知道吗？

问题已经解决！还是得仔细看书= = 自己搞懂啦！

咕舟蓑笠 发表于 2013-6-29 00:40
问题已经解决！还是得仔细看书= = 自己搞懂啦！

楼主，最后是怎么弄的，你看的什么书

对这种有问题就出来问，解决了又不分享的人。不是好司机

求公布答案~

67890 发表于 2018-3-22 21:32
对这种有问题就出来问，解决了又不分享的人。不是好司机

同意

咕舟蓑笠 发表于 2013-6-28 03:21
发现平时看书啥都会，真的到了实践中问题才慢慢出现！

我现在在做一个模型，原始的收益率序列rSH。

ARCH是波动率模型啊，当然是对残差做的

咕舟蓑笠 发表于 2013-6-28 03:21
发现平时看书啥都会，真的到了实践中问题才慢慢出现！

我现在在做一个模型，原始的收益率序列rSH。

一般是先用Box.test检验原序列是否存在序列相关，存在就拟合一个均值模型ARIMA，不存在用t.test看看用不用加一个常数项均值。再用Box.test检验残差有没有ARCH效应，有就你做一个ARCH或者GARCH就好啦