请问怎么分析用Stata做出的ARCH模型的一些检验结果比如LM和ADF呀？

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第一个是LM test，请问这是在arch模型之前做来分析数据符不符合arch，还是之后做来分析该模型效果的呢？
我是先reg了一下，然后 用的这个指令，estat archlm, lags(1)
LM test for autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH)
---------------------------------------------------------------------------
    lags(p)  |          chi2               df                 Prob > chi2
-------------+-------------------------------------------------------------
       1     |          3.805               1                   0.0511
---------------------------------------------------------------------------
         H0: no ARCH effects      vs.  H1: ARCH(p) disturbance
出来的结果要用哪个数据和那个数据比较呀？我看到有些课件上说T*R2与X2 0.05（q）比较吗？ 可是里面的0.05是怎么得出的呀？

第二个是estate ic 得出的aic和bic值,这样的话正常吗？
estat ic
Akaike's information criterion and Bayesian information criterion
-----------------------------------------------------------------------------
       Model |    Obs    ll(null)   ll(model)     df          AIC         BIC
-------------+---------------------------------------------------------------
           . |    268           .    927.1871      3    -1848.374   -1837.601
-----------------------------------------------------------------------------
               Note:  N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note
aic和bic要怎么看呀？越小越好，双方越接近越好吗？

另外就是ADF检验是检验单位根的吗？
dfuller D.lprice, regress lag(1)
Augmented Dickey-Fuller test for unit root         Number of obs   =       266
                               ---------- Interpolated Dickey-Fuller ---------
                  Test         1% Critical       5% Critical      10% Critical
               Statistic           Value             Value             Value
------------------------------------------------------------------------------
Z(t)            -11.469            -3.459            -2.879            -2.570
------------------------------------------------------------------------------
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
   D2.lprice |      Coef.       Std. Err.      t         P>|t|     [95% Conf.  Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lprice |
         LD. |  -.9795227   .0854089   -11.47   0.000    -1.147695   -.8113504
        LD2. |   .0135429   .0614939     0.22   0.826    -.1075401    .1346258
             |
       _cons |  -.0002203   .0004753    -0.46   0.643    -.0011562    .0007156
------------------------------------------------------------------------------

要怎么看有没有单位根呢？ LD的t值比-2.879小好多，是说明有单位根吗？那是不是就不能用arch了呀？

还有就是残差检验要怎么检验呀？
stata 总是说找不到e2,要怎么生成呢？
抱歉啊， 最近刚接触stata,太菜鸟了，希望有大神可以耐心指点一下！拜托了！

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关键词：ARCH模型 Stata tata ARCH ARC 模型

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有好心人回答了第一个问题~如果是以10%作为临界值就是拒绝原假设H0，如果以5%为临界值就接受原假设H0
，H0是没有ARCH效应~

可以请各位大神们回答一下后面三道题吗？

比如我看到有文章“ARCH模型的残差平方序列进行自相关性检验，得出滞后15阶的自相关Q统计量及其伴随概率”， 那请问ARCH模型的残差平方序列要怎么用stata得出来呀？

第三个问题，怎么做残差检验，我好像研究出来了，是用predict htgarch, variance的指令吗？

您的问题都是比较基础的时间序列问题，我给你一个大体的思路供您参考。
第一个问题，5%的显著性水平下，可以认为该序列不存在ARCH效应，但是在10%的显著性水平下，可以认为存在。这个时候我建议你不妨做ARCH模型，看看参数的估计结果是否显著。另外，ARCH检验是LM检验，其统计量是卡方统计量，其卡方统计量3.805和P值0.0511是对应的关系，对卡方积分得出。
第二，这里你做信息准则个人觉得用处不大，信息准则是个相对指标，是通过对不同滞后阶数选择是选择最优滞后阶数，这里你可不用。
第三，ADF检验是左侧检验，谨记！所以统计量越小越好，这里统计量是-11.469小于1%的显著性水平-3.459，因此拒绝序列不平稳的原假设，认为序列平稳。
最后，用predict命令生成残差，用reg e c 回归后，对残差进一步检验是否存在arch等问题。

crystal8832 发表于 2015-5-11 21:37
您的问题都是比较基础的时间序列问题，我给你一个大体的思路供您参考。
第一个问题，5%的显著性水平下，可 ...

求问 reg e c具体是什么 我的收益率r 测自相关 p都大于0.05说明是没有自相关咯？ 那我想做残差 reg要怎么写啊 直接reg r吗？

为什么我用指令estat archlm 说subcommond archlm invaild