【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格

下表显示滞后1-5期的P值均远大于0.05,统计量也接近0,这表明残差没有显著的自相关性。接着,我们对残差进行ARCH效应检验,检查模型残差是否存在条件异方差。ARCH检验的统计量越大,表明异方差性越强。结果显示,ARCH检验在5%的显著性水平下,残差存在异方差现象。因此,进一步使用GARCH模型来处理残差中的异方差问题。

知识产权证券化利差定价的影响因素研究

一是异方差性。对逐步回归模型的残差进行怀特检验,得到的结果如表4所示,怀特检验的P值小于0.05,拒绝同方差的原假设,可见模型的误差项存在异方差性。二是自相关性。逐步回归结果显示,DW检验值为0.955,介于下临界值0.507和上临界值2.097之间,故凭借DW检验值不能判断是否存在自相关。因而对残差进行LM检验,得到的结果...

大数据背景下农产品冷链物流发展路径研究

(3)预测结果的可靠性检验为了验证本文对未来三年农产品产量、冷库容量以及冷链物流企业数量的预测结果的可靠性,进行以下检验:①残差分析残差分析的结果表明,模型的残差符合正态分布,没有显著的自相关性和异方差性,这说明模型拟合良好,预测结果较为可靠。如表5。表5残差分析②模型回测本文利用历史数据对模型...

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

识别异方差的方法包括使用残差图(如观察是否存在向外开口或闭合的漏斗形状)和统计检验(如White检验)。自相关:自相关是指回归模型的误差项之间存在相关性,这通常是由于时间序列数据中的遗漏变量、数据生成过程的动态性等原因引起的。自相关会影响回归系数的估计值和假设检验的准确性。可以使用统计检验(如Durbin-Wats...

R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR

当残差平方相关时,GARCH过程有效。ACF和PACF图清楚地表明显着相关性。另一种检验平方残差异方差性的方法是对a1和β1参数进行显着性检验。#模型定义ugarchpec(varin,mean.modelfit(sec=model.spec')a1和β1都显着不同于零,因此假设残差随时间变化的波动率是合理的。

回归模型中,异方差性问题如何解决?

在计量经济学中,一些情况下会出现异方差问题,严重的异方差问题会影响模型估计和模型检验等,因而在OLS回归时需要对其进行检验,如果出现异方差问题需要进行对应处理(www.e993.com)2024年11月6日。异方差性的检测方法1、残差图通过绘制残差图,将残差项分别与模型的自变量X或者因变量Y,作散点图,查看散点是否有明显的规律性。

从六方面看股指期货与A股市场波动性关系

表3沪深300指数收益率异方差性检验上表为沪深300指数收益率异方差检验结果,其统计量对应概率值显著小于置信水平,所以拒绝不存在异方差的原假设,不能再使用普通最小二乘法进行回归分析,应当采用GARCH族模型来消除异方差性。(六)ARMA-GARCH模型分析前面已经得出结论,沪深300指数收益率序列存在4阶、6阶自相关性,...

上证50ETF期权对标的市场波动性的影响

由此说明,GARCH(1,1)模型可以消除残差序列的条件异方差性,也充分吻合了上证50ETF的日收益率序列。非对称TARCH建模由于新型金融产品的出现对现货市场的冲击可能具有非对称性特征,所以我们采用带虚拟变量的TARCH模型来验证,具体形式如下:上证50ETF日收益率序列的TARCH(1,1)模型参数估计结果如下:...

如何检测时间序列中的异方差(Heteroskedasticity)

检测异方差性你可以使用统计检验来检查时间序列是否为异方差序列。其中包括以下内容。White检验;Breusch-Pagan检验;Goldfeld-Quandt检验这些检验的主要输入是回归模型的残差(如普通最小二乘法)。零假设是残差的分布方差相等。如果p值小于显著性水平,则拒绝该假设。这就说明时间序列是异方差的,检验显著性水平通常...

费兆奇 刘康│金融开放条件下国债市场的波动溢出和风险定价研究

本节基于波动溢出模型,将全球单因素检验扩展为“美国-欧元区”双因素检验,进而比较研究美国因素和欧元区特有因素对中国国债市场的波动溢出效应。同时,通过扩展Kalman滤波体系,构建时变参数模型,考察国债波动溢出的时变特征。扩展的Kalman滤波体系是指释放传统Kalman关于“同方差”的假定,并允许残差方差随时间呈现系统性变化...