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均值方程的确定及残差系列自相关检验2007-01-14 00:46:00

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四,均值方程的确定及残差系列自相关检验

ls c2 c c2(-1)

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob. 

C

0.005056

1.583308

0.003193

0.9975

C2(-1)

0.138123

0.235657

0.586117

0.5696

 

ls c2 c c2(-2)

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob. 

C

0.101599

1.710089

0.059412

0.9538

C2(-2)

-0.113372

0.247135

-0.458746

0.6562

 

ls c2 c c2(-3)

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob. 

C

-0.370311

1.810253

-0.204563

0.8425

C2(-3)

-0.100433

0.251182

-0.399841

0.6986

 

ls c2 c c2(-4)

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob. 

C

0.172654

1.527052

0.113064

0.9128

C2(-4)

-0.504583

0.202425

-2.492697

0.0374

 

ls c2 c c2(-5)

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob. 

C

1.237494

0.758823

1.630806

0.1470

C2(-5)

-0.100520

0.095914

-1.048030

0.3295

 

因此c2与它的四阶滞后存在显著的自相关,因此c2的均值方程存在如下形式:

c2=c+ a* c2(-4) + e

 

e进行自相关检验:

ls c2 c c2(-4)

genr e=resid()

 

e

ac

-0.006

-0.478

0.014

0.12

-0.09

0.185

0.091

-0.249

p

0.984

0.181

0.331

0.446

0.563

0.553

0.628

0.344

 

E^2

ac

-0.259

0.312

-0.18

0.217

-0.21

-0.09

-0.24

0.106

p

0.345

0.309

0.406

0.427

0.431

0.527

0.39

0.428

 

line e*e

所以e^2有明显的时间可变性和集族性,适合用GARCH模型.

 

e进行ARCH---LM Test:

一阶:

ARCH Test:

F-statistic

2.055004

    Probability

0.194823

Obs*R-squared

2.042521

    Probability

0.152956

两阶:

ARCH Test:

F-statistic

2.203858

    Probability

0.205928

Obs*R-squared

3.748171

    Probability

0.153495

三阶:

ARCH Test:

F-statistic

0.244597

    Probability

0.861148

Obs*R-squared

1.375688

    Probability

0.711243

ARCH效应还算明显.

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