Matlab如何对GARCH族模型和均值方程的系数结果同时估计出来？

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请各位朋友帮帮忙，本人在做EGARCH模型估计，下载了MFE工具包，所以简单的代码如下：
options  =  optimset('fmincon');
startingvals=[0.2,0.4,0.2,0.2]';
[parameters, likelihood, CondiVariance, robustSE, ht, scores]=egarch(return1,1,1,1,'NORMAL', startingvals);

能估计出EGARCH模型的系数、标准误等参数，但我有一个问题，一般stata和Eviews在估计EGARCH模型时会把EGARCH模型和均值方程（如ARMA模型）的结果也显示出来，但matlab似乎只显示波动率方程的参数，均值方程没有给出结果，不知道各位在用matlab中是如何克服这个问题的？ps：很多人会问，那不干脆用stata估计，但是本文的残差分布采用的是有偏t分布，stata和Eviews中没有这个分布。

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关键词：garch族模型 MATLAB atlab matla GARCH 模型 如何

MFE是默认直接用ARIMA的残差来做GARCH，那么等于是两步估计。
如果要一步做完，那么可能要自己写 MLE function了。

最后，我在想，两步和一步两种方法的结果会差多少？打个比方来讲，一步估计相当于最优化的路径到了山顶，两步估计相当于最优化路径先到山腰，然后最优路径到山顶，从全局最优来看，一步的肯定是最优解，那么是否有可能论证出两步估计恰好就是一步的最优解呢？

Xaero 发表于 2014-8-24 11:49
MFE是默认直接用ARIMA的残差来做GARCH，那么等于是两步估计。
如果要一步做完，那么可能要自己写 MLE func ...

谢谢版主的回复，虽然我无法从理论上证明两步估计的结果是否具有最优解，但我自己也在stata和matlab中做过两部估计和一步估计的对比，发现两步估计的结果和一步估计的结果有显著的差异，而国内早期很多期刊上的文章很多都是采用两部估计，我个人觉得有待商榷！

Xaero 发表于 2014-8-24 11:49
MFE是默认直接用ARIMA的残差来做GARCH，那么等于是两步估计。
如果要一步做完，那么可能要自己写 MLE func ...

既然自己把这个问题提出来，我就善始善终，我基本上知道怎么去解决这个问题了
(1)两部估计法和一步联合估计结果肯定是有差异的，但差别主要在于条件均值方程，因为两部估计法在进行第一步估计时，残差项可以设定各种分布（t，ged，正态），但却隐含着同方差的假设，这与一步联合估计法中假设条件方差是异方差是明显不同，所以均值方程的结果也会有显著差异，而条件方差方程的结果相差不大。但为什么国内很多期刊还是直接用matlab中的MFE工具箱跑一遍，结果不会有太大差异呢？因为收益率的均值方程中的条件均值很多时候很小，所以很多学者干脆设为零，这样对风险管理VaR值和波动率的预测值的影响就非常小。
（2）为了更规范的解决上述问题，我推荐大家一个非常好的计量软件，OXmetrics，论坛可以下载！里面包含各种均值方程和条件方差的设置，甚至残差的设定都有（t，ged，正态，有偏t分布），我真觉得这个软件是为这个问题而诞生，希望对各位研究者有所帮助！

大神，你好，我毕业论文也是做这方面的，我最近也遇到了用matlab中的MFE工具包来拟合股票数据，但是均值方差的参数好像没有输出，我现在初步将其均值强制为0（也就是减去样本均值），但是拟合效果不是很好。所以我想问MATLAB中MFE工具包可以拟合均值方程吗（如何查看输出的结果）？还是要进行两步估计，先用ARIMA模型去拟合均值方程，然后得到残差，进行方差方程拟合呢？（我的程序全部都是用MATLAB来做的。所以不想用其他的软件。）

茶杯20102087 发表于 2016-10-6 10:54
大神，你好，我毕业论文也是做这方面的，我最近也遇到了用matlab中的MFE工具包来拟合股票数据，但是均值方差 ...

两步法也可以，一步法更合理，可以参见一些更详细的软件包。