r里的garch模型使用什么函数预测
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解决时间 2021-01-13 11:50
- 提问者网友：你独家记忆
- 2021-01-12 16:21
r里的garch模型使用什么函数预测
最佳答案
- 五星知识达人网友：你哪知我潦倒为你
- 2021-01-12 17:03
以AR(3)-GARCH(2,1)模型为例：
首先在主窗口输入
LS RR RR（-1） （-2） （-3）
得出
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
RR(-1) 0.007606 0.059014 0.128883 0.8975
RR(-2) 0.058005 0.058549 0.990707 0.3227
RR(-3) 0.121110 0.058985 2.053245 0.0410
然后在点estimate 在下拉选项中选择ARCH
在命令窗口中再次输入
LS RR RR（-1） （-2） （-3）
并在ARCH出填入2，GARCH处为1，得出结果
Variance backcast: ON
GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*RESID(-2)^2 + C(7)
*GARCH(-1)
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
RR(-1) 0.013392 0.056863 0.235514 0.8138
RR(-2) 0.120481 0.062146 1.938671 0.0525
RR(-3) 0.095921 0.056070 1.710743 0.0871
Variance Equation
C 0.000127 3.59E-05 3.553327 0.0004
RESID(-1)^2 -0.043907 0.029463 -1.490253 0.1362
RESID(-2)^2 0.248625 0.078855 3.152960 0.0016
GARCH(-1) 0.079769 0.211942 0.376372 0.7066
R-squared 0.003674 Mean dependent var 0.001397
Adjusted R-squared -0.017908 S.D. dependent var 0.013305
S.E. of regression 0.013423 Akaike info criterion -5.819411
Sum squared resid 0.049910 Schwarz criterion -5.729472
Log likelihood 833.3564 Durbin-Watson stat 1.974819
RR是上证综合指数的周收益，用此AR（3）-GARCH（2，1）是用残差来检验超额收益的。
首先在主窗口输入
LS RR RR（-1） （-2） （-3）
得出
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
RR(-1) 0.007606 0.059014 0.128883 0.8975
RR(-2) 0.058005 0.058549 0.990707 0.3227
RR(-3) 0.121110 0.058985 2.053245 0.0410
然后在点estimate 在下拉选项中选择ARCH
在命令窗口中再次输入
LS RR RR（-1） （-2） （-3）
并在ARCH出填入2，GARCH处为1，得出结果
Variance backcast: ON
GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*RESID(-2)^2 + C(7)
*GARCH(-1)
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
RR(-1) 0.013392 0.056863 0.235514 0.8138
RR(-2) 0.120481 0.062146 1.938671 0.0525
RR(-3) 0.095921 0.056070 1.710743 0.0871
Variance Equation
C 0.000127 3.59E-05 3.553327 0.0004
RESID(-1)^2 -0.043907 0.029463 -1.490253 0.1362
RESID(-2)^2 0.248625 0.078855 3.152960 0.0016
GARCH(-1) 0.079769 0.211942 0.376372 0.7066
R-squared 0.003674 Mean dependent var 0.001397
Adjusted R-squared -0.017908 S.D. dependent var 0.013305
S.E. of regression 0.013423 Akaike info criterion -5.819411
Sum squared resid 0.049910 Schwarz criterion -5.729472
Log likelihood 833.3564 Durbin-Watson stat 1.974819
RR是上证综合指数的周收益，用此AR（3）-GARCH（2，1）是用残差来检验超额收益的。
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