時間序列

ruGarch - 解釋測試結果

  • February 26, 2016

我正在做一個 R 項目,試圖將 GARCH(到目前為止, (1,1) )模型校準為過去 2 年 STOXX50 指數的收益率。

我已經嘗試過 tseries 包的 garch 功能,但它給了我一個“錯誤收斂”的結果。然後我嘗試了 ruGARCH 包,到目前為止沒有出現錯誤收斂,但我想知道我的模型是否適合數據。

我怎樣才能做到這一點 ?我如何解釋所有測試的結果(Box-Liung 等)

要測試模型錯誤指定:

  1. 首先確保 ARMA-GARCH 模型產生的標準化殘差的自相關不顯著。此外,您可以使用 Box-Ljung 測試。它測試自相關的聯合顯著性直到滯後 $ K $ .
  2. 通過符號偏差檢驗來檢驗槓桿效應。如果 $ p $ 值小於 0.05(假定顯著性水平),則表明數據中存在槓桿效應。在這種情況下,嘗試捕捉槓桿效應的模型,如 TGARCH、EGARCH 等。
  3. 卡方擬合優度檢驗將標準化殘差的經驗分佈與所選密度的理論分佈進行比較。

但在擬合 GARCH 模型之前,請檢查數據中的 ARCH 效應。如果沒有 ARCH 效應,則根本不需要 GARCH 模型。

引用自:https://quant.stackexchange.com/questions/23286