變異數時間序列的變化

我正在分析時間序列（股票收益），並試圖檢查樣本後半部分的變異數是否與前半部分不同。我為觀察指定了一個時期。這是一個範例（不是真實數據，但這就是它的樣子）：

期間返回日期
1 .02784243 1/8/2010
1 .01478848 1/15/2010
1 -.04267111 1/22/2010
2 -.011348 1/29/2010
2 -.09616897 2/5/2010

我使用 STATA 進行 Levene 的測試，但我的問題首先是我是否可以以這種方式/使用這種方法使用時間序列。

robvar 返回，按（期間）

退貨摘要
週期平均標準。開發。頻率。
       
1 .0000922 .0367802 261
2 .00006544 .02613092 261
       
總計 .00007882 .03187241 522

W0 = 10.8059198 df(1, 520) Pr > F = 0.00108013

W50 = 9.6731110 df(1, 520) Pr > F = 0.0019724

W10 = 9.8870904 df(1, 520) Pr > F = 0.00175953

我想知道使用 Levene 的測試並像這樣分解數據是否是時間序列的有效方法？身邊有人能幫我回答這個問題嗎？如果不是，是否有另一種方法（對於初學者來說不太難？）提前謝謝！

我想知道使用 Levene 的測試並像這樣分解數據是否是時間序列的有效方法？

有許多您可能感興趣的變異數變化的非參數檢驗。這些已（由學者）用於金融時間序列，這表明“變異數變化”問題和拆分數據都是合法的。

是的，在這種情況下，Levene 測試是合法且適當的測試。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/58359