[求助]R-squared居然是负数！

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Dependent Variable: Y
Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution
Date: 06/21/05 Time: 15:28
Sample (adjusted): 12/02/2004 6/17/2005
Included observations: 198 after adjustments
Convergence achieved after 60 iterations
Variance backcast: ON
GARCH = C(1) + C(2)*RESID(-1)^2 + C(3)*GARCH(-1)
	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
	Variance Equation
C	5.48E-05	3.87E-05	1.416212	0.1567
RESID(-1)^2	0.265673	0.117766	2.255936	0.0241
GARCH(-1)	0.602249	0.198750	3.030189	0.0024
R-squared	-0.002796	Mean dependent var		-0.000863
Adjusted R-squared	-0.013081	S.D. dependent var		0.016365
S.E. of regression	0.016472	Akaike info criterion		-5.400567
Sum squared resid	0.052908	Schwarz criterion		-5.350745
Log likelihood	537.6562	Durbin-Watson stat		2.074222

请帮我看一下 这是怎么回事？谢谢

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关键词：Squared Square red ARE observations 负数

肯定有异方差存在

再异 也不能 异出 负的来

可能为负，原因忘了，呵呵，待偶查来。

因为你方程中的解释变量中含有内生变量的滞后值.所以导致拟合优度为负值.

拟合优度度量的是被解释变量与所有解释变量间的相关关系,即被解释变量与所有解释变量之间的复相关系数.当解释变量中含有内生变量的滞后值,如ARCH模型,则会有此咱情况.

是有可能的。原因忘了。

的却有这个可能，可能是变量的使用不当，或者是模型的设定不正确，但我想主要还是变量的使用不当

哦，谢谢大家了！我用的是garch(1,1) 不是说这个模型解释波动性很好么，为什么出现这种情况？怎样修正呢？我选的是深证100指数，收益率y=log(0)-log(-1)

有劳大家了！

主要原因是，Garch和ARch模型都不是采用最小二乘法估计出来，而是采用极大似然估计出来。
因此不满足总离差平方和等于回归平方和加上残差平方和。
而R^2的计算是用（总离差平方和-残差平方和）/回归平方和得到。