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在作arch模型时，再用LS方法模型台数时估计时ar(3) ma(1)很显著，残差表明确实存在arch现象，而到arch估计模型时z值却非常小，怎么试arch和garch阶数都不明显，怎么办，请高手指点！谢谢

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关键词：ARCH模型 ARCH现象 GARCH ARCH 高手指点 大胆地

ARMA显著不能说明ARCH效应就一定显著，这两个是没有什么必然联系的。ARMA可以使均值方程的一部分。

我是说在模型识别时已经确定arch现象已经存在ar(3) ma(1)很显著，但进行arch估计时二者确又很不显著，arch和garch项显著性较好，这是怎么回事情啊！谢谢指导！

Dependent Variable: DRT
Method: Least Squares
Date: 03/04/10   Time: 13:45
Sample(adjusted): 4 993
Included observations: 990 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 13 iterations
Backcast: 2 3
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
AR(2)        -0.947878        0.043341        -21.86998        0.0000
MA(2)        0.933617        0.049042        19.03728        0.0000
R-squared        0.004089            Mean dependent var        -7.25E-06
Adjusted R-squared        0.003081            S.D. dependent var        0.000225
S.E. of regression        0.000224            Akaike info criterion        -13.96509
Sum squared resid        4.97E-05            Schwarz criterion        -13.95519
Log likelihood        6914.719            Durbin-Watson stat        2.091176

Dependent Variable: DRT
Method: ML - ARCH
Date: 03/04/10   Time: 11:35
Sample(adjusted): 5 993
Included observations: 989 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 1 iterations
Backcast: 4
        Coefficient        Std. Error        z-Statistic        Prob.  
AR(3)        0.005000        0.060285        0.082939        0.9339
MA(1)        0.005000        0.068125        0.073395        0.9415
               Variance Equation
C        2.65E-08        3.21E-08        0.824168        0.4098
ARCH(1)        0.150000        0.066613        2.251818        0.0243
GARCH(1)        0.600000        0.049638        12.08745        0.0000
R-squared        -0.000900            Mean dependent var        -7.18E-06
Adjusted R-squared        -0.004969            S.D. dependent var        0.000225
S.E. of regression        0.000225            Akaike info criterion        -13.92133
Sum squared resid        5.00E-05            Schwarz criterion        -13.89657
Log likelihood        6889.097            Durbin-Watson stat        2.097191
Inverted AR Roots               .17          -.09 -.15i          -.09+.15i
Inverted MA Roots              -.00

Dependent Variable: DRT
Method: ML - ARCH
Date: 03/05/10   Time: 15:30
Sample(adjusted): 4 993
Included observations: 990 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 1 iterations
Backcast: 2 3
        Coefficient        Std. Error        z-Statistic        Prob.  
SQR(GARCH)        -0.029551        0.047736        -0.619056        0.5359
AR(2)        0.005000        0.584685        0.008552        0.9932
MA(2)        0.005000        0.587329        0.008513        0.9932
               Variance Equation
C        2.64E-08        3.21E-08        0.822385        0.4109
ARCH(1)        0.150000        0.066055        2.270819        0.0232
GARCH(1)        0.600000        0.049614        12.09327        0.0000
R-squared        -0.000653            Mean dependent var        -7.25E-06
Adjusted R-squared        -0.005738            S.D. dependent var        0.000225
S.E. of regression        0.000225            Akaike info criterion        -13.92238
Sum squared resid        4.99E-05            Schwarz criterion        -13.89270
Log likelihood        6897.580            Durbin-Watson stat        2.089808
Inverted AR Roots               .07              -.07

请看第一和第三个中ar（2）和ma（2）的z值，谢谢

那就将两个变量去掉吧，这是非常正常的事，因为这两部分反应的意思有一部分是重合的，考虑方差方程后均值方程中的一些变量变的不显著是正常的，再将它去掉就可以了