如何判别IGARCH模型的拟合结果

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假如结果是下面这样的，请问如何判断拟合好坏呢？主要是检验是否有ARCH效应 和残差是否自相关嘛？



*---------------------------------**          GARCH Model Fit        **---------------------------------*
Conditional Variance Dynamics   -----------------------------------GARCH Model     : iGARCH(1,1)Mean Model      : ARFIMA(0,0,0)Distribution    : norm

Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
mu      0.003838    0.020570  0.18657 0.851995
omega   0.000852    0.000746  1.14253 0.253235
alpha1  0.045750    0.017769  2.57475 0.010031
beta1   0.954250          NA       NA       NA

Robust Standard Errors:
        Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
mu      0.003838    0.020683  0.18556 0.852792
omega   0.000852    0.000962  0.88543 0.375922
alpha1  0.045750    0.025459  1.79701 0.072334
beta1   0.954250          NA       NA       NA

LogLikelihood : -215.9005
Information Criteria
------------------------------------

Akaike       1.1284
Bayes        1.1590
Shibata      1.1282
Hannan-Quinn 1.1405

Q-Statistics on Standardized Residuals
------------------------------------
                        statistic    p-value
Lag[1]               0.008051  0.9285
Lag[p+q+1][1]  0.008051  0.9285
Lag[p+q+5][5]  0.423446  0.9947
d.o.f=0
H0 : No serial correlation

Q-Statistics on Standardized Squared Residuals
------------------------------------
              statistic p-value
Lag[1]           0.3444  0.5573
Lag[p+q+1][3]    2.2794  0.1311
Lag[p+q+5][7]    5.3406  0.3757
d.o.f=2

ARCH LM Tests
------------------------------------
             Statistic DoF P-Value
ARCH Lag[2]      2.277   2  0.3203
ARCH Lag[5]      4.495   5  0.4805
ARCH Lag[10]     7.757  10  0.6526

Nyblom stability test
------------------------------------
Joint Statistic:  0.2227
Individual Statistics:              
mu     0.12868
omega  0.07717
alpha1 0.05721

Asymptotic Critical Values (10% 5% 1%)
Joint Statistic:         0.846 1.01 1.35
Individual Statistic:    0.35 0.47 0.75

Sign Bias Test
------------------------------------
                   t-value   prob sig
Sign Bias           1.0936 0.2748   
Negative Sign Bias  0.2742 0.7840   
Positive Sign Bias  0.8935 0.3721   
Joint Effect        1.4241 0.6999   


Adjusted Pearson Goodness-of-Fit Test:
------------------------------------
  group statistic p-value(g-1)
1    20     19.63       0.4172
2    30     24.11       0.7233
3    40     31.38       0.8022
4    50     41.38       0.7719


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关键词：GARCH模型 IGarch ARCH模型 GARCH ARCH 模型 如何

https://bbs.pinggu.org/thread-3069237-1-1.html

Q-Statistics on Standardized Residuals
------------------------------------
                        statistic    p-value
Lag[1]               0.008051  0.9285
Lag[p+q+1][1]  0.008051  0.9285
Lag[p+q+5][5]  0.423446  0.9947
d.o.f=0
H0 : No serial correlation


p值大说明支持原假设，标准化残差无自相关



Q-Statistics on Standardized Squared Residuals
------------------------------------
              statistic p-value
Lag[1]           0.3444  0.5573
Lag[p+q+1][3]    2.2794  0.1311
Lag[p+q+5][7]    5.3406  0.3757
d.o.f=2

ARCH LM Tests
------------------------------------
             Statistic DoF P-Value
ARCH Lag[2]      2.277   2  0.3203
ARCH Lag[5]      4.495   5  0.4805
ARCH Lag[10]     7.757  10  0.6526

P值大说明无ARCH效应

Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
mu      0.003838    0.020570  0.18657 0.851995
omega   0.000852    0.000746  1.14253 0.253235
alpha1  0.045750    0.017769  2.57475 0.010031
beta1   0.954250          NA       NA       NA


不过alpha不显著啊

Nicolle 发表于 2014-5-30 04:19

http://www.scienpress.com/Upload/JSEM/Vol%202_3_6.pdf

http://faculty.washington.edu/ezivot/ ...

谢谢，这两个资料对于理解模型输出结果实在是太有用啦！

Mark

Nicolle 发表于 2014-5-30 04:19

http://www.scienpress.com/Upload/JSEM/Vol%202_3_6.pdf

http://faculty.washington.edu/ezivot/ ...

能问下对于ARFIMA、FIGARCH等分整模型如何输出残差和残差平方的ACF图吗，plot、residuals函数都无使用

huyiustc 发表于 2014-5-30 11:00
Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
mu      0.003838    0.020570  0.18657 0.851995
omega   0.00 ...

你说反了吧，只有alpha显著

Nicolle 发表于 2014-5-30 04:19

http://www.scienpress.com/Upload/JSEM/Vol%202_3_6.pdf

http://faculty.washington.edu/ezivot/ ...

非常感谢