【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格

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。GARCH模型的参数仍然通过信息准则确定,最终选择GARCH(1,1)来拟合模型残差。接下来,我们...

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

这通常通过最大似然估计法或最小二乘法来实现。参数估计完成后,需要对模型进行诊断和检验,以确保模型的拟合效果和预测精度。模型的诊断主要包括残差分析、模型拟合优度检验等。残差分析用于检查模型的残差是否符合正态分布、独立性和方差齐性等假设条件;模型拟合优度检验则通过计算R方值、AIC值等指标来评估模型的拟合...

【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语言改进的DCC-MGARCH:动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据

因此,条件方差的动态结构指定为GARCH族模型是一种很有效的方法,可以更好地描述股票市场的波动性,并为进一步分析和预测市场提供了有力的工具。中断日期i=1,…,m由BP检验确定,DiS为虚拟变量,定义为每次断裂前的时间为0,断裂后为1。转换时间序列格式

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(www.e993.com)2024年11月6日。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

代表美国和欧元区的条件协方差。2.“双因素”波动溢出模型:基于扩展Kalman滤波体系的时变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。

从六方面看股指期货与A股市场波动性关系

图4为沪深300指数在整个样本区间的相关性检验结果,该序列存在4阶、6阶自相关性。这样进行波动性实证分析时,需要使用ARMA模型消除线性相关性。(五)异方差性检验普通最小二乘法在存在异方差时能保持一致性,但计算的标准误差不再有效。为了回归的准确性,本文使用Breusch-Pagan-Godfrey检验,来对数据的异方差性进行检...

CFA二级量化方法重点分析

识别:1)在一元回归中,可以观察值为横轴,残差为纵轴做散点图进行观察,如果发现残差随着观察值的增大或减少有显著变化,则可能存在异方差;2)更常用的识别方法为Breusch-Pagan检验。处理:1)使用稳健标准误(robuststandarderror)重新计算T统计量,根据新的统计值判断是否拒绝还是无法拒绝原假设;2)使用广义最小二乘回归...

上证50ETF期权对标的市场波动性的影响

表为残差ARCH效应检验由表可知,在拟合GARCH(1,1)模型之后,此时原假设成立的条件是F统计量和Chi—Square统计量相对应的概率值大于给定的显著性水平5%,表明残差序列不再存在ARCH效应。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。