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第七章ARCH模型的計(jì)量步驟實(shí)驗(yàn)?zāi)康模嚎疾?000～2010上證指數(shù)的集群波動(dòng)現(xiàn)象，以對(duì)數(shù)形式進(jìn)行分析。1.建工作文檔：newfile,選擇非均衡數(shù)據(jù)（unstructured/undated），錄入樣本數(shù)：26122.錄入數(shù)據(jù)：object——newobject3.由于股票價(jià)格指數(shù)序列常常表現(xiàn)出特殊的單位根過程——隨機(jī)游走過程（RandomWalk），所以本例進(jìn)行估計(jì)的基本形式為：首先利用最小二乘法，估計(jì)了一個(gè)普通的回歸方程，結(jié)果及過程如下：即R2=0.998168D.W=1.9734對(duì)數(shù)似然值=6914AIC=-5.29SC=-5.29可以看出，這個(gè)方程的統(tǒng)計(jì)量很顯著，而且，擬和的程度也很好。但是需要檢驗(yàn)這個(gè)方程的誤差項(xiàng)是否存在條件異方差性。4.檢驗(yàn)條件異方差之前，可先看看殘差項(xiàng)的分布情況，打開序列residview——graph.按默認(rèn)選擇線性圖即可。結(jié)果如下：由該回歸方程的殘差圖，我們可以注意到波動(dòng)出現(xiàn)“集群”現(xiàn)象：波動(dòng)在一些較利用GARCH(1,1)模型重新估計(jì)的方程如下：均值方程：方差方程：R2=0.998168D.W.=1.973353對(duì)數(shù)似然值=7211AIC=-5.52SC=-5.51方差方程中的ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)都是統(tǒng)計(jì)顯著的，并且對(duì)數(shù)似然值有所增加，同時(shí)AIC和SC值都變小了，這說明這個(gè)模型能夠更好的擬合數(shù)據(jù)。7.再對(duì)這個(gè)方程進(jìn)行條件異方差的ARCH—LM檢驗(yàn):view——residualdiagnostics——ARCHLMtest由結(jié)果可知：相伴概率為P=0.9662，說明利用GARCH模型消除了原殘差序列的異方差效應(yīng)。另外，ARCH和GARCH的系數(shù)之和等于0.990，小于1，滿足參數(shù)約束條件。由于系數(shù)之和非常接近于1，表明一個(gè)條件方差

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