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Eviews数据统计与分析教程9章

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Eviews数据统计与分析教程章图形和统计量分析PPT资料【优选版】

Eviews数据统计与分析教程章图形和统计量分析PPT资料【优选版】

二、描述性统计量
1.序列窗口下的描述性统计量 在序列（Series）对象窗口下选择工具栏中的“View”| “Descriptive Statistics”（描述性统计量）选项，将出现4 个选项。
第一个选项是“Histogram and Stats”（直方图和统计 量），能显示序列对象的直方图和一下描述性统计量的值。
的交叉相关图需选择“View” 一般情况下Granger因果检验的滞后期要根据AIC和SC准则来确定。
图最下方是JB（Jarque-Bera）统计量及其相应的概率 例如上图中的峰度为 >3，外商直接 （fdi）的分布呈尖峰状态。
或者将鼠标移动到图形上，点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“Copy”。
如中果位该 数时（（间Me序dPi列anr经）o过检b一验阶a差b分il后it变y为）平稳。序列J，B则统称该计序列量为一用阶单来整序检列，验记作序I(1)；列观测值是否服从 正态分布，该检验的零假设为样本服从正态分布。在零假设 “Phillips–Perron”（PP）检验法，
二、描述性统计量
1.序列窗口下的描述性统计量 “Std.Dev”表示标准差，用来衡量序列观测值的离散程度， 其计算公式为
其中，σ为标准差，N为样本观测值个数，xi是样本观测值，
为样本均值。
二、描述性统计量
1.序列窗口下的描述性统计量 “Skewness”表示偏度，用来衡量观测值分布偏离均值的状况， 其计算公式为
其中 是变量方差的有偏估计。当S=0时，序列的分布是对 称的，如正态分布；当S >0时，序列分布为右偏；当S <0时， 序列分布为左偏。例如上图fdi中的偏度为 >0，所以我国的 外商直接 （fdi）的分布是不对称的，为右偏分布形态。

《Eviews数据操作》课件

《Eviews数据操作》课件

演示如何汇总和计算变量的统计特 征，如均值、标准差和百分位数。
2
保存数据集
探索将数据保存到本地磁盘以及如何以不同的格式（如CSV、Excel等）导出数据。
3
数据备份
分享数据备份的重要性和最佳实践，以确保数据的安全性和可靠性。
四、加入数据
1 外部数据源
2 内部数据源
3 数据链接
了解如何从外部数据源引入 数据，如数据库、API等。
探索如何将其他Eviews数据 文件和工作簿中的数据合并 到当前项目中。
学会如何建立数据链接，以 便在原始数据发生变化时自 动更新。
五、导入数据
1
文本文件导入
演示如何从文本文件（如CSV、TXT等）中导入数据，讨论不同的导入选项和参数 设置。
2
Excel文件导入
介绍如何从Excel文件中导入数据，包括多个工作表和自定义格式的读取。
3
其他文件格式
探索支持的其他数据格式，如JSON、XML等，并了解如何正确解析和导入这些文 件。
六、数据编辑与选择
数据编辑
学习如何编辑和修改数据的内容，包括添加、删除和 替换值。
数据选择
探索如何根据条件和筛选准则选择和过滤数据，以便 进行精确和重点分析。
七、变量编辑
变量创建
讨论如何创建新的变量，包括基本 算术运算、逻辑运算和函数计算。
变量转换
变量汇总
介绍不同的变量转换技术，如对数、 差分和滞后，以及它们在数据分析 中的应用。
数据转换
探索不同的数据转换技术，如标 准化、归一化和对数变换，并了 解它们在数据分析中的应用。
数据汇总
掌握如何对数据进行汇总和聚合， 从简单的统计量到复杂的分组和 子集分析。

9第九章 多维时间序列分析

9第九章 多维时间序列分析

DF检验假设了所检验的模型的随机扰动 项不存在自相关。对有自相关的模型， 需用ADF检验。 ADF检验：将DF检验的右边扩展为包含Yt 的滞后变量，其余同于DF检验。
构造统计量 查表、判断。
单位根检验： 单位根检验：ADF检验的方程式 检验的方程式
∆Yt= β0＋β1t＋δYt-1+αΣ ∆Yt-i + µt 其中i从1到m。 这一模型称为扩充的迪基－富勒检验。 因为ADF检验统计量和DF统计量有同样 的渐进分布，所以可以使用同样的临界 值。
模型形式
自回归条件异方差性模型 （Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model, ARCH） 简单形式
σt2 =α0 +α1εt2 1 −
即，εt的方差依赖于前一期误差的平方， 或者说，εt存在着以εt－1的变化信息为条件的 异方差。记成ARCH(1)
随机游走的比喻
一个醉汉的游走。醉汉离开酒吧后在时 刻t移动一个随机的距离ut，如果他无限 地继续游走下去，他将最终漂移到离酒 吧越来越远的地方。 股票的价格也是这样，今天的股价等于 昨天的股价加上一个随机冲击。
随机游走的表达式 Yt=ρYt-1+ µt (1) 等价于： Yt -Yt-1 =ρYt-1 -Yt-1 + µt 等价于： Yt -Yt-1 =(ρ-1)Yt-1 + µt 等价于： ∆Yt=δ Yt-1+ µt (2) “有单位根”＝“ρ=1”＝“δ=0”
1 Yt＝ 1 +(a11Yt−1 +⋯ 1mY −1) +⋯ (a11Yt−p +⋯ 1p Y −p ) +u1t c a1 mt + p1 a m mt 1 1

(完整版)eviews指南-数据分析的一些基本步骤(截图教程)

(完整版)eviews指南-数据分析的一些基本步骤(截图教程)

关于EVIEWS统计软件进行基本数据分析的一些基本步骤第一步：建立工作组
第二步：
选第一个是截面数据，观测值填写样本量的个数
选第二个是时间序列
第三步：建立空的组
第四步：从EXCEL里粘贴数据
注意：osb那行是变量名，然后右键粘贴就行第五步：建立回归方程
输入公式
点击确定就出来回归结果了
可以直接在上面所示的窗口的菜单栏的Estimate 来变幻公式
当找到满意的模型，记住要保存公式，则是在菜单栏上点击Name，即可。

第六步：进行多重共线性检验
1.
2.输入你要检验相关性的变量，即所有的解释变量。

3.点确定就出来
4.然后点Stats 就可以出来这几个变量的描述性分析
第七步：异方差性检验（white检验）
再次打开刚刚建立的EQU01
就可以得到white检验了
第八步：自相关性检验
其实直接看EQU底下的
左下角Durbin-Watson stat 的值就是了！。

详细EVIEWS面板数据分析操作37页PPT

详细EVIEWS面板数据分析操作37页PPT
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
详细EVIEWS面板数据分析操作
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
Hale Waihona Puke 21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈

Eviews操作教程_完整版

Eviews操作教程_完整版

Eviews操作教程_完整版1.EVIEWS基础 (3)1.1. E VIEWS简介 (3)1.2. E VIEWS的启动、主界⾯和退出 (3)1.3. E VIEWS的操作⽅式 (6)1.4. E VIEWS应⽤⼊门 (6)1.5. E VIEWS常⽤的数据操作 (15)2.⼀元线性回归模型 (24)2.1. ⽤普通最⼩⼆乘估计法建⽴⼀元线性回归模型 (24) 2.2. 模型的预测 (30)2.3. 结构稳定性的C HOW检验 (34)3. 多元线性回归 (39)3.1. ⽤OLS建⽴多元线性回归模型 (39)3.2. 函数形式误设的RESET检验 (45)4. ⾮线性回归 (48)4.1. ⽤直接代换法对含有幂函数的⾮线性模型的估计 (48) 4.2. ⽤间接代换法对含有对数函数的⾮线性模型的估计 (50) 4.3. ⽤间接代换法对CD函数的⾮线性模型的估计 (53)4.4. NLS对可线性化的⾮线性模型的估计 (55)4.5. NLS对不可线性化的⾮线性模型的估计 (58)4.6. ⼆元选择模型 (62)5. 异⽅差 (68)5.1. 异⽅差的⼽得菲尔德——匡特检验 (68)5.2. 异⽅差的WHITE检验 (72)5.3. 异⽅差的处理 (75)6. ⾃相关 (79)6.1. ⾃相关的判别 (79)6.2. ⾃相关的修正 (83)7. 多重共线性 (87)7.1. 多重共线性的检验 (87)7.2. 多重共线性的处理 (92)8. 虚拟变量 (94)8.1. 虚拟⾃变量的应⽤ (94)8.2. 虚拟变量的交互作⽤ (99)8.3. ⼆值因变量：线性概率模型 (101)9. 滞后变量模型 (106)9.1. ⾃回归分布滞后模型的估计 (106)9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (111)10. 联⽴⽅程模型 (116)10.1. 联⽴⽅程模型的单⽅程估计⽅法 (116)10.2. 联⽴⽅程模型的系统估计⽅法 (120)2..1.Eviews基础1.1.Eviews简介Eviews：Econometric Views（经济计量视图），是美国QMS公司（Quantitative Micro Software Co.，⽹址为/doc/8e38170bbed126fff705cc1755270722192e59b1.html ）开发的运⾏于Windows环境下的经济计量分析软件。

计量经济学eviews操作

计量经济学实验指导系部：基础部专业：计算与信息科学教师：仓定帮I.实验一多元线性回归模型 (3)II.实验二异方差的检验与处理 (16)III.实验三序列相关的检验与处理 (24)IV.实验四多重共线性的检验与处理 (32)V.实验五虚拟变量模型 (39)VI.实验六分布滞后模型 (45)VII.实验七联立方程模型 (51)VIII.实验八时间序列模型分析 (58)IX.实验九V AR模型的建立与分析 (77)A. ADF检验 (78)B. VAR模型的建立 (79)C. 协整检验 (80)D. GRANGER因果检验 (81)E. 脉冲响应分析 (81)实验内容注：必做实验课堂时间完成，选做实验由学生课后选择时间完成。

每次实验后学生上交实验分析结果。

I.实验一多元线性回归模型【实验目的】通过本实验，了解Eviews软件，熟悉软件建立工作文件，文件窗口操作，数据输入与处理等基本操作。

掌握多元线性回归模型的估计方法，学会用Eiews 软件进行多元回归分析。

通过本实验使得学生能够根据所学知识，对实际经济问题进行分析，建立计量模型，利用Eiews软件进行数据分析，并能够对输出结果进行解释说明。

【实验内容及步骤】本实验选用美国金属行业主要的27家企业相关数据，如下表，其中被解释变量Y表示产出，解释变量L表示劳动力投入，K表示资本投入。

试建立三者之间的回归关系。

7 2427.89 452 3069.91 21 5159.31 835 5206.368 4257.46 714 5585.01 22 3378.4 284 3288.729 1625.19 320 1618.75 23 592.85 150 357.3210 1272.05 253 1562.08 24 1601.98 259 2031.9311 1004.45 236 662.04 25 2065.85 497 2492.9812 598.87 140 875.37 26 2293.87 275 1711.7413 853.1 154 1696.98 27 745.67 134 768.5914 1165.63 240 1078.79【实验内容及步骤】1.数据的输入STEP1：双击桌面上Eviews快捷图标，打开Eviews，如图1.图1STEP2：点击Eviews主画面顶部按钮file/new/Workfile ，如图2，弹出workfile create对话框如图3。

Eviews统计学习教程

第7页/共13页
第8页/共13页
四、Eviews操作
1.POOL对象的建立 2.估计随机效应模型 3.模型形式设定的检验 4.估计固定效应模型
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研究结论
第10页/共13页
（1）由于市价账面比对资产负债率（D/M）的影响为负向且显著，因 此其代表的因素即财务困境成本对企业的资产负债率呈现显著的负向 影响，因此我们证明了假设一：财务困境成本与企业的资产负债率呈 反比。 （2）固定资产占总资产比重（PPE/A）对资产负债率（D/M）的影响 为正向且显著，因此其代表的因素即企业抵押贷款能力对企业的资产 负债率呈现显著的正向影响，因此我们证明了假设二：企业获得抵押 贷款能力与企业的资产负债率呈正比。 （3）赫芬达尔指数（HHI）系数对资产负债率（D/M）的影响为正向 且显著，因此其代表的因素即行业的集中度对企业的资产负债率呈现 显著的正向影响，因此我们证明了假设三：产业资本集中度的提高， 将对产业内企业的资产负债率产生正向的影响。
二、研究设计
1、研究假说的提出
假说一：财务困境成本与企业的资产负债率呈反比 假说二：企业获得抵押贷款能力与企业的资产负债率呈正比 假说三：产业资本集中度的提高，将对产业内企业的资产负债率产生 正向的 影响
第2页/共13页
2.变量选取
（1）资产负债率（D/M）。作为资本结构的代理变量，是指负债总额与资产总 额的比率，其计算公式为，资产负债率 = 负债总额÷资产总额 × 100% ，其代 表负债总额与资产总额的比例关系。资产负债率反映在总资产中有多大比例是 通过借债来筹资的。 （2）市价账面比（M/B）。其计算公式为：市价账面比=股票市值/企业账面资 产价值，其作为财务困境成本的代理变量。该比例越高，表示企业面临的较高 的财务困境成本。 （3）固定资产占总资产比重（PPE/A）。该变量作为企业抵押贷款能力的代 理变量，在固定资产由于其特性使得其成为良好的贷款抵押品，因而相对于无 形资产收账款等更容易获得信贷。因此该变量可以作为企业抵押贷款能力的代 理变量。 （4）赫芬达尔指数（HHI）。该指数表示行业的集中度。

eviews图像及结果分析及Eviews使用教程总结

EViews图像及结果分析EViews软件提供了序列(Series)和序列组(Group)等对象的各种视图、统计分析方法和过程。

当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行统计分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。

本章将介绍序列和序列组对象图形的生成和描述性统计量及其检验。

4.1 图形对象图形(Graph)对象可以形成序列和序列组等对象的各种视图，如线图(Line)、散点图(Scatter)以及饼图(Pie)等。

通过图形可以进一步观察和分析数据的变化趋势和规律。

下面介绍图形对象的基本操作。

4.1.1 图形(Graph)对象的生成图形对象也是工作文件中的基本对象之一。

要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。

选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。

如果在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。

图4-1 序列窗口下图形对象的生成此时“Graph”弹出的菜单中有6种图形可供选择。

“Line”表示生成的是折线图，如图4-2所示，其横轴表示时间或序列的顺序，纵轴表示序列对象观测值的大小。

“Area”表示生成面积图，其图形的形状与“Line”(折线图)相同，不同的是“Area”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Line”(折线图)下方是空白。

图4-2 “Line”折线图“Bar”表示为条形图，用条状的高度表示观测值的大小。

“Spike”表示尖峰图，由竖线组成，每根竖线的高度代表观测值的大小。

“Seasonal Stacked Line”表示生成的是季节性堆叠图，“Seasonal Split Line”表示生成的是季节性分割线。

如果在序列组(群)对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-3所示的界面。

这里有9种图形可供选择。

其前4种与上面讲述的相同。

图4-3 序列组(群)窗口下图对象的生成其中，“Scatter”表示生成散点图。

eviews面板数据回归分析步骤

eviews面板数据回归分析步骤EViews面板数据回归分析步骤面板数据回归分析是一种常用的经济学研究方法，可以帮助研究人员探究变量之间的关系。

EViews是一种统计软件，提供了丰富的功能来进行面板数据回归分析。

本文将介绍EViews中面板数据回归分析的基本步骤。

第一步：数据准备在进行面板数据回归分析之前，首先需要准备好需要分析的数据集。

在EViews中，可以使用多种方式导入数据，包括从Excel或其他文件格式导入，或者直接在EViews中创建数据。

第二步：设置数据类型在导入或创建数据后，需要将数据设置为面板数据类型。

面板数据包含了多个时间点和多个单位（个体）的变量观测值。

在EViews中，可以通过菜单栏中的"View" -> "Structure" -> "Autodetect"来自动检测数据类型并设置为面板数据。

第三步：查看数据面板在进行面板数据回归分析之前，可以先查看数据面板的基本信息。

在EViews的工作区中，选择要查看的数据，然后点击菜单栏中的"View" -> "Group Statistics" -> "Panel Data"，即可显示出数据面板的基本统计信息。

第四步：设定回归模型在EViews中，可以通过命令或拖拽方式来设定回归模型。

首先需要确定因变量和自变量，然后选择回归模型。

EViews支持多种回归模型，例如普通最小二乘回归（OLS）、固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）等。

在设定回归模型时，可以考虑是否添加控制变量和截距项。

第五步：进行回归分析在设定回归模型后，可以进行回归分析。

在EViews中，可以通过点击工具栏上的"Estimate"按钮或通过菜单栏中的"Object" -> "Estimate Equation"来进行回归分析。

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EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
3.ARCH模型的建立 “Specification”（设定）选项卡 在“Mean equation‖的文本框中输入均值方程的形式。 在“Variance and distribution specification‖（变量和分布设定） 区域中，“Model‖的下拉菜单有四个模型可供选择。分别是 “ GARCH/TARCH‖ 、 “ EGARCH‖ 、 “ PARCH‖ ―Component ARCH(1,1)‖。
EViews统计分析基础教程
三、ARCH模型的其他扩展形式
1. ARCH-M模型 ARCH—M（ARCH-in-Mean）模型就是利用条件异方差表 示预期风险的模型，也被称为ARCH均值模型。 其方程形式为
其中，参数是用条件异方差t2衡量的，反映了预期风险波 动对yt的影响程度。
EViews统计分析基础教程
三、ARCH模型的其他扩展形式
3. TARCH模型
EGARCH（Exponential GARCH）模型是指数GARCH模型， 模型中条件方差表达式为
只要等式右侧的不等于0，冲击的影响就存在非对称性。
EViews统计分析基础教程
三、ARCH模型的其他扩展形式
3. TARCH模型
在EViews软件中，打开条件异方差的方程设定对话框，在 “ Model‖ 的 下 拉 菜 单 中 选 择 “ EGARCH‖ 项 ， 同 时 “Threshold‖选项变为“Asymmetric‖，在该编辑框中输入1， 表示EGARCH模型中含有一个非对称项。其他内容的设定 与GARCH（1，1）模型相同。然后单击“确定”按钮即可 得到EGARCH模型的估计结果。
EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
3.ARCH模型的建立 选 择 工 作 文 件 工 具 栏 中 的 “ Object‖|―New Object‖|―Equation‖ 选 项 。 在 “ Estimation settings‖ 区 域 的 “ Method‖ 下 拉 菜 单 中 选 择 “ ARCH - Autoregressive Conditional Heteroskedasticity‖选项，弹出下图所示的对话框。
EViews统计分析基础教程
三、ARCH模型的其他扩展形式
2. TARCH模型 ARCH模型是一个非对称的ARCH模型，当β不为0时， 就存在非对称效应。因而条件方差方程中的βdt-1项被称为非 对称效应项，也称为TARCH项。
t2与两个因素有关：
一个是前期残差的平方， 一个是条件方差。 μt-1<0代表经济中不好的信息，μt-1>0代表经济中好的信息。
EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
3.ARCH模型的建立 Options选项卡 在“Derivatives‖（导数方法）中，有两种计算导数的方法， 分别是“Accuracy‖和“Speed‖。如果选择“Accuracy‖计算 的精度会更高，如果选择“Speed‖计算的速度会更快。 在“Iterative process‖（迭代过程）中可设定最大迭代次数， 调整收敛准则，这些都可以对迭代进行控制。 在“Optimization algorithm‖（优化算法）中“Marquardt‖ （马夸特测定法）和“BHHH‖两种方法，通过调整优化算 法也可以进行迭代控制。
EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
1.ARCH模型
基本原理： 设xt的自回归AR（p）形式为 xt=β0+β1 xt-1+β2 xt-2 +…+βP xt-P + ut 则随机误差项ut的方差为 Var（ut）=t2 = E(ut2) = 0 + 1 + 2 + … + q +εt 其中，回归模型的参数0，1…， q均为非负数，这样才能 保证方差t2为正。 我们称这里的随机误差项ut服从q阶的ARCH过程，记作ut～ ARCH（q）。
在“Options‖中输入ARCH和GARCH的阶数 。
在“Variance‖的编辑栏中可列出方差方程中的外生变量。
EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
3.ARCH模型的建立 Options选项卡 如果选中“Backcasting‖（回推） 中的复选框，MA初始扰动项 和GARCH项中的初始预测方 差将使用回推（“Backcasting‖） 方法确定初始值。
EViews统计分析基础教程
三、ARCH模型的其他扩展形式
2. TARCH模型
在EViews软件中，打开条件异方差的方程设定对话框，在 “Threshold‖编辑框中输入1，其他内容的设定与GARCH（1， 1）模型相同。然后单击“确定”按钮即可得到TARCH模型 的估计结果。
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GARCH（1，1）模型在金融领域应用广泛，可以对金融时 间序列的数据进行描述。
EViews统计分析基础教程
二、广义自回归条件异方差模型（GARCH）
2.GARCH模型的建立 当上述辅助回归方程进行ARCH效应检验时，如果ARCH的 滞后阶数q很大，检验结果依然显著，即残差序列依然存在 ARCH（q）效应。此时可采用GARCH（p，q）模型重新进 行估计。 EViews中GARCH模型建立的方法与ARCH模型相似，不同 的是在设定对话框中“GARCH‖项的编辑框中输入p值即可。
EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
2.ARCH模型检验
（2）残差平方的相关图（Q）检验法 在EViews操作中，要实现残差平方的相关图（Q）检验，需 在 方 程 对 象 窗 口 中 选 择 “ View‖|―Residual Tests‖|―Correlogram – Q – statistics‖选项。
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
2.ARCH模型检验
（2）残差平方的相关图（Q）检验法 从残差平方的相关图可以看出残差平方的序列直到指定 阶数的自相关（AC）和偏自相关（PAC）的系数。 通过残差平方的相关图可检验残差序列对象是否存在 ARCH效应。当自相关和偏自相关系数在所有滞后阶数都显 著为0时，残差序列不存在ARCH效应；当自相关和偏自相 关系数在所有滞后阶数都不显著为0时，残差序列存在 ARCH效应。
EViews统计分析基础教程
本章小结：
• 掌握自回归条件异方差模型的原理 • 掌握ARCH、GARCH等模型的建立方法 • 了解ARCH-M、TARCH、EARCH模型
EViews统计分析基础教程
第9章 条件异方差模型
重点内容：
• ARCH模型的建立
• GARCH模型的建立
EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
1.ARCH模型
自回归条件异方差（ARCH，Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型常用来对模型的随机误差项ut进行构 建模型，从而使残差序列称为白噪声序列。
EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
2.ARCH模型检验
（1）ARCH LM检验法 在EViews操作中，要实现回归模型的ARCH LM效应检验， 需在方程对象窗口中选择“View‖|―Residual Tests‖|―ARCH LM Test‖选项。
EViews统计分析基础教程
EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
2.ARCH模型检验
（1）ARCH LM检验法 （2）残差平方的相关图（Q）检验法
EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
2.ARCH模型检验
（1）ARCH LM检验法 ARCH LM检验法就是检验残差序列中是否存有ARCH效应 的拉格朗日乘数的检验。 若模型的随机误差项服从q阶的ARCH过程，即ut ～ ARCH （q），则可建立辅助回归方程，如下
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二、广义自回归条件异方差模型（GARCH）
1.GARCH模型 广基本模型为
称随机误差项ut服从p阶GARCH（p，q）过程，记作ut～ GARCH（p，q）。
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பைடு நூலகம்
二、广义自回归条件异方差模型（GARCH）
1.GARCH模型 GARCH（1，1）模型是比较常用的一种，括号中的第一个 数值为GARCH项的阶数，第二数值为ARCH项的阶数。其 基本形式为
检验残差序列是否存在存在ARCH效应，即检验式9-3中的 回归系数是否同时为0。
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一、自回归条件异方差模型（ARCH）
2.ARCH模型检验 （1）ARCH LM检验法
ARCH LM检验的原假设为： H0：1 = 2 = … = q =0 （不存在ARCH效应） ARCH LM检验的备择假设为： H1：1，2，…q 不全为0（存在ARCH效应） 检验的统计量为： LM = n· 2 2 (q) R 其中，n为样本数据的数量，R2为辅助回归的拟合优度值。 当给定显著性水平和自由度q时，如果LM < 2 (q) 则接受 原假设H0，即残差不存在ARCH效应；如果LM >2 (q) 则 拒绝原假设H0，即残差存在ARCH效应。
三、ARCH模型的其他扩展形式
1. ARCH-M模型 ARCH—M模型常用来分析资产的预期收益与预期风险 间的关系。一般情况下，资产的风险越大，其收益率越高， 而条件方差ht代表了期望风险的大小。 要建立ARCH—M模型就是在条件方差方程中加入条件 方差ht、条件标准差或条件方差的对数log(ht) 形式，其他内 容与GARCH模型的建立相同。