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苦逼签到天数: 729 天连续签到: 1 天[LV.9]以坛为家II
本帖最后由 wanghaidong918 于
18:24 编辑
最近在做ARCH效应检验时，发现eviews里面ARCH-LM的结果与Matlab的archtest结果不一致。
根据eviews的结果认为不存在arch效应，但是matlab的结果确认为存在arch效应。 同学们有遇到类似的情况吗？
载入中......
以eVIEWS的为准
jscsbao 发表于
以eVIEWS的为准但是我自己对残差平方序列进行回归，发现其实是有波动聚集的。
感觉eviews的结果是错的。
luckyart 发表于
但是我自己对残差平方序列进行回归，发现其实是有波动聚集的。
感觉eviews的结果是错的。eviews是大师级人物编写的程序，以他为准吧
遥远的生命 发表于
eviews是大师级人物编写的程序，以他为准吧我自己根据ARCH-LM检验的模型比较编程，检验结果也跟eviews不一致啊。
不可能经典的检验模型有错啊。
我也遇到这个问题了，就算是一元线性回归，matlab和eviews的结果也不一致
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在gretl里面对模型进行ARCH效应检验，出现结果如下：
Test for ARCH of order 3 -
&&Null hypothesis: no ARCH effect is present
&&Test statistic: LM = 3.64564
&&with p-value = P(Chi-Square(3) & 3.64564) = 0.302359
这个结果表存在ARCH效应还是不存在ARCH效应
载入中......
不存在 p值无法拒绝原假设！
谢谢帮助，但是不存在ARCH效应是不是就不能进行用GARCH建模了啊？
为什么我的收益率序列不存在ARCH效应啊？检验ARCH效应是不是要先进行建模啊？
我也遇到了同样的问题，应该是不能garch建模
benjaminlp
两个变量，dependent variable有arch effect， 但independent variable没有。。
能用arch吗？
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本帖最后由 wanghaidong918 于
23:38 编辑
安装了Eviews6怎么找不到有ARCH-LM检验啊？
Eviews5有这个检验，但是不稳定，老是自动关了~
敬候高手指点~
载入中......
5.0的版本不稳定，那就下载一个6.0的版本，
Equation UNTITLD中view-residual test-Heteroskedasticity tests-ARCH
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5.0的版本不稳定，那就下载一个6.0的版本，
Equation UNTITLD中view-residual test-Heteroskedasticity tests-ARCH
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谢谢~等下看看 O(∩_∩)O~
西诶歇息诶西诶些
唉，终于知道在哪了，不胜感激！！
我是建立好模型以后，选择view - residual test - serial correlation LM test
hhui005 发表于
5.0的版本不稳定，那就下载一个6.0的版本，
Equation UNTITLD中view-residual test-Heteroskedasticity te ...果然是这个，非常感谢！
滴水入海，大形无相。
请问楼主，Eviews5中在怎么进行ARCH—LM检验哈？
hhui005 发表于
5.0的版本不稳定，那就下载一个6.0的版本，
Equation UNTITLD中view-residual test-Heteroskedasticity te ...怎么我的eviews6里面没有residual test啊?
paoo 发表于
怎么我的eviews6里面没有residual test啊?不可能,肯定是你哪里弄错了.
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我先将我的步骤大致说一下
首先检验收益率序列R的自相关性，发现与滞后5阶显著相关
然后对r(-5)回归
之后对残差做ARCH-LM检验
这是滞后9阶的结果
Heteroskedasticity Test: ARCH& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
F-statistic& & & & 2.348236& & & && &&&Prob. F(9,724)& & & & & & & & 0.0130
Obs*R-squared& & & & 20.81833& & & && &&&Prob. Chi-Square(9)& & & & & & & & 0.0135
& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
Test Equation:& & & & & & & & & & & & & & & &
Dependent Variable: RESID^2& & & & & & & & & & & & & & & &
Method: Least Squares& & & & & & & & & & & & & & & &
Date: 06/03/13& &Time: 13:54& & & & & & & & & & & & & & & &
Sample (adjusted): 5/12//2013& & & & & & & & & & & & & & & &
Included observations: 734 after adjustments& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
Variable& & & & Coefficient& & & & Std. Error& & & & t-Statistic& & & & Prob.&&
& & & & & & & & & & & & & & & &
C& & & & 0.000132& & & & 2.38E-05& & & & 5.559009& & & & 0.0000
RESID^2(-1)& & & & 0.012711& & & & 0.036722& & & & 0.346147& & & & 0.7293
RESID^2(-2)& & & & 0.040154& & & & 0.036723& & & & 1.093422& & & & 0.2746
RESID^2(-3)& & & & -0.041296& & & & 0.036677& & & & -1.125938& & & & 0.2606
RESID^2(-4)& & & & 0.024989& & & & 0.036416& & & & 0.686215& & & & 0.4928
RESID^2(-5)& & & & 0.081969& & & & 0.036306& & & & 2.257732& & & & 0.0243
RESID^2(-6)& & & & 0.066544& & & & 0.036436& & & & 1.826316& & & & 0.0682
RESID^2(-7)& & & & 0.062423& & & & 0.036504& & & & 1.710024& & & & 0.0877
RESID^2(-8)& & & & -0.002296& & & & 0.036546& & & & -0.062836& & & & 0.9499
RESID^2(-9)& & & & 0.076758& & & & 0.036531& & & & 2.101169& & & & 0.0360
& & & & & & & & & & & & & & & &
R-squared& & & & 0.028363& & & && &&&Mean dependent var& & & & & & & & 0.000197
Adjusted R-squared& & & & 0.016284& & & && &&&S.D. dependent var& & & & & & & & 0.000388
S.E. of regression& & & & 0.000384& & & && &&&Akaike info criterion& & & & & & & & -12.87609
Sum squared resid& & & & 0.000107& & & && &&&Schwarz criterion& & & & & & & & -12.81344
Log likelihood& & & & & & & && &&&Hannan-Quinn criter.& & & & & & & & -12.85193
F-statistic& & & & 2.348236& & & && &&&Durbin-Watson stat& & & & & & & & 2.004669
Prob(F-statistic)& & & & 0.012956& & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
可以说明存在ARCH效应吗
还有我的步骤正确吗？
希望能解释的详细一些！谢谢大家！
载入中......
本人认为此结果仍不正常，虽然F统计量对应的概率小于0.05，但是LM统计量可能仍不显著，需要继续调整。
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在线等！希望高手解答
帮帮忙啊。各位。谢谢！
自己顶一下，怎么没有人呐
怎么还是没人啊。继续顶！
很急啊！！各位好心人帮帮忙吧
一个人都没有。。这么不给力
本人认为此结果仍不正常，虽然F统计量对应的概率小于0.05，但是LM统计量可能仍不显著，需要继续调整。
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haoyun010 发表于
本人认为此结果仍不正常，虽然F统计量对应的概率小于0.05，但是LM统计量可能仍不显著，需要继续调整。我后来调整了均值函数，改为3阶滞后 但是统计量也仍只有22多一点 相伴概率为0.0069
其他还有什么方面需要调整呢？
ddv110107 发表于
我后来调整了均值函数，改为3阶滞后 但是统计量也仍只有22多一点 相伴概率为0.0069
其他还有什么方面需要 ...应经过若干次尝试才能填入科学的滞后期。
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选择View/Residual Tests/Serial correlation LM Test，一般地对高阶序列相关的情况执行Serial correlation LM（Lagrange multiplier，拉格朗日乘数检验）。在滞后定义对话框，输入要检验序列的最高阶数，点击OK，输出结果。
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胖胖小龟宝 发表于
选择View/Residual Tests/Serial correlation LM Test，一般地对高阶序列相关的情况执行Serial correlation ...thank you~~
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