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楼主: ruiborui

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关于PROC AUTOREG [推广有奖]

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ruiborui 发表于 2008-7-8 20:46:00 |AI写论文

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看了一下sas的帮助文件，好像proc autoreg在估计GARCH模型时，只是针对errors服从正态分布时的GARCH模型，对于t分布，广义误差分布等都没有涉及，不知道我的理解对不对，如果要用其他的分布是不是还要自己编程序呢？哪位高人指点一下吧~

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关键词：autoreg Autor Auto Aut REG proc autoreg

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沙发

thinman66 发表于 2008-7-15 21:17:00

GARCH模型并不一定要求自回归的ERROR（下面的V)为正态分布，和什么分布无关，关键是ERROR的VOLATILITY（conditional error variance）是否是 a function of the past realizations of the series.

The generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model is one approach to modeling time series with heteroscedastic errors. The GARCH regression model with autoregressive errors is

$y_{t} = x_{t}' {\beta} + {\nu}_{t}$

${\nu}_{t} = {\epsilon}_{t} - {\varphi}_{1} {\nu}_{t-1} -{ ... }- {\varphi}_{m} {\nu}_{t-m}$

${\epsilon}_{t} = \sqrt{ h_{t}} e_{t}$

$h_{t} = {\omega} + \sum_{i=1}^q{{\alpha}_{i} {\epsilon}_{t-i}^2} + \sum_{j=1}^p{{\gamma}_{j} h_{t-j}}$

$e_{t} \sim \rm{IN}(0,1)$

This model combines the mth-order autoregressive error model with the GARCH(p,q) variance model. It is denoted as the AR(m)-GARCH(p,q) regression model.