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下面是我昨天发的一个悬赏贴，同一个问题，但是好像沉下去了。。。。。。
想请教一下高手，用eviews做garch模型的时候,如果没有arma项，为什么算出来的拟合值全部为0？
请问是不是要进行一些设置？
还有用R语言做garch模型，得出来的结果跟eviews很不一样，首先是得出的阶数不一样，而且同样的阶数得出的系数也不一样，为什么呢？
不同的软件算法不同，不一样正常的
载入中......
发表于11楼
不要凭感觉。光用OLS估计均值方程的话，一个看参数是不是显著，第二个看R平方；如果做GARCH模型的话，评判的标准：一个看参数是不是显著，第二个看AIC。这两个标准不一样。只要有条件异方差性，就能做GARCH模型
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不同的软件算法不同，不一样正常的
我用eviews做garch是在估计方法里选，先建一个均值方程。
如果你是自己编程做的话那我就不知道了，我不会编程做garch。
我没编程啊，就是直接点的，但是数据没有arma效应，直接做garch，估计出来的系数还有残差都能通过检验的。但是拟合值全部为0，不知道为什么
我用eviews做garch是在估计方法里选，先建一个均值方程。
如果你是自己编程做的话那我就不知道了，我不会编程做garch。我没编程，数据没有arma效应，估计出来的系数还有残差都能通过检验，但就是不知道为什么拟合值全部为0 啊。也就是说残差值跟原始数据完全一样，我要用残差值接着做多变量的garch模型，这样没办法做下去啊。
这个不太清楚，我没碰到这种情况，前段时间没上网
你为什么用ＡＲＭＡ？如果用ＡＲＭＡ模型。那肯定是因为存在序列相关。如果不存在的话，就没有必要ＡＲＭＡ了。我想出错时出在这一点了，即序列相关问题。
ARMA不显著的话，直接拟合GARCH方程，不要理会均值方程。
ruudy 发表于
ARMA不显著的话，直接拟合GARCH方程，不要理会均值方程。请问我想得到同时得到较为准确的均值方程。ARMA不显著，但感觉拟合效果还行。我直接做GARCH方程的均值方程感觉效果不是很好。
albert2011 发表于
请问我想得到同时得到较为准确的均值方程。ARMA不显著，但感觉拟合效果还行。我直接做GARCH方程的均值方程 ...感觉？不显著你怎么感觉还那么好啊？
你的感觉哪里来的？
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多元GARCH模型能用什么软件实现呀？Eviews可以吗
载入中......
eviews做出来的结果是两者之间的协方差对角阵，没有方向性。
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eviews做出来的结果是两者之间的协方差对角阵，没有方向性。
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jeason-x 发表于
eviews做出来的结果是两者之间的协方差对角阵，没有方向性。再问你一下，Eviews能直接实现二元GARCH模型做波动率研究，怎么样操作呀
jeason-x 发表于
eviews做出来的结果是两者之间的协方差对角阵，没有方向性。你好：请问用EVIEWS如何实现多元GARCH模型，多谢了
急&&急&&急
xieting 发表于
再问你一下，Eviews能直接实现二元GARCH模型做波动率研究，怎么样操作呀请问你的问题现在解决了吗？可否告知我
of course eviews can.
我也在做相关研究 ，可否告知！
我也想知道，求告知，急！~~~
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已经回归出GARCH模型的均值方程和方差方程，想画个如下的冲击图，怎么操作？多谢！
RT = 0 + [AR(1)=0.]
GARCH = 1.e-05 + 0.9*RESID(-1)^2 + 0.*GARCH(-1)
RT = 0 + [AR(1)=0.045666]
GARCH = 0.000452 + 0.*RESID(-1)^2 + 0.*GARCH(-1)
相当于两个GARCH（1，1）的均值方程和方差方程，画出相应的图
18:02:47 上传
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给它一个什么3倍标准差的冲击，然后画出的图
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EVIEWS里只有一元GARCH模型，想请教对于二元GARCH模型，如何编程才能用了呢？
载入中......
eviews 5.0已经提供了例程序。
..\EViews5\Example Files\logl：bv_garch & tv_garch
EViews里面随软件免费提供“BV_GARCH.PRG”和“TV_GARCH.PRG”两个文件，前者用来估计二元BEKK，后者用来估计三元BEKK
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eviews 5.0已经提供了例程序。 ..\EViews5\Example Files\logl：bv_garch & tv_garch
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还是不明白，能不能说的详细点
好像是目前必须编程了，现在开始学习SAS啊
希望能解决此问题
EViews里面随软件免费提供“BV_GARCH.PRG”和“TV_GARCH.PRG”两个文件，前者用来估计二元BEKK，后者用来估计三元BEKK
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你可以 把均值方程回归出来的分差，作为 variance加入，然后再用diabonal vech 或者其他的GARCH类计算
跪求高人指教vs-garch在eviews中的实现
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关于garch模型
1、什么是garch效应？？
ARCH Test:& &
F-statistic 0.8443& &&&Probability&&0.744
Obs*R-squared 0.8946& &&&Probability&&0.432
Test Equation:& &
Dependent Variable: RESID^2& &
Method: Least Squares& &
Date: 09/15/10& &Time: 09:53& &
Sample (adjusted): 3 17973& &
Included observations: 17971 after adjustments& &
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.&&
C 0.e-05 8.38 1.32e-15
RESID^2(-1) 0.69 0.317 0.656
R-squared 2.13e-06& &&&Mean dependent var&&0.807761
Adjusted R-squared -5.07e-05& &&&S.D. dependent var&&0.23096
S.E. of regression 0.76083& &&&Akaike info criterion&&-7.03
Sum squared resid 0.607& &&&Schwarz criterion&&-7.5
Log likelihood 5719& &&&F-statistic&&0.8443
Durbin-Watson stat 2.32& &&&Prob(F-statistic)&&0.744
从这个结果看，是不是没有garch效应阿？？
3、如果结果向上面所示的话，是不是不能采用garch和arch模型描述序列？？
4、如果强行进行arch估计的话，我可以得到以下结果，这个结果是不是不能采用？
Dependent Variable: RT& &
Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution& &
Date: 09/15/10& &Time: 09:57& &
Sample (adjusted): 2 17973& &
Included observations: 17972 after adjustments& &
Convergence achieved after 67 iterations& &
Variance backcast: ON& &
GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*RESID(-2)^2 + C(5)*RESID(& &
& && &&&-3)^2 + C(6)*RESID(-4)^2 + C(7)*RESID(-5)^2& &
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.&&
C -0..16E-05 -15.0
Variance Equation& &
C 0..82E-07 449.0
RESID(-1)^2 0...0
RESID(-2)^2 0...0
RESID(-3)^2 0....0000
RESID(-4)^2 0...0
RESID(-5)^2 0...0
R-squared -0.000865& &&&Mean dependent var&&2.17E-05
Adjusted R-squared -0.001200& &&&S.D. dependent var&&0.017294
S.E. of regression 0.017305& &&&Akaike info criterion&&-5.465051
Sum squared resid 5.379709& &&&Schwarz criterion&&-5.462015
Log likelihood 49115.95& &&&Durbin-Watson stat&&2.074734
5、如果进行garch模型的话，所得的结果如下，不知道可否使用？？
Dependent Variable: RT& &
Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution& &
Date: 09/15/10& &Time: 09:59& &
Sample (adjusted): 2 17973& &
Included observations: 17972 after adjustments& &
Convergence achieved after 29 iterations& &
Variance backcast: ON& &
GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*GARCH(-1)& &
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.&&
C -0..78E-05 -5..0000
Variance Equation& &
C 4.99E-05 2.08E-07 239.0
RESID(-1)^2 0...0
GARCH(-1) 0...0
R-squared -0.000201& &&&Mean dependent var&&2.17E-05
Adjusted R-squared -0.000368& &&&S.D. dependent var&&0.017294
S.E. of regression 0.017298& &&&Akaike info criterion&&-5.417299
Sum squared resid 5.376140& &&&Schwarz criterion&&-5.415564
Log likelihood 48683.85& &&&Durbin-Watson stat&&2.076111
6、tarch模型的结果如下
Dependent Variable: RT& &
Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution& &
Date: 09/15/10& &Time: 10:01& &
Sample (adjusted): 2 17973& &
Included observations: 17972 after adjustments& &
Convergence achieved after 16 iterations& &
Variance backcast: ON& &
GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*RESID(-1)^2*(RESID(-1)&0)& &
& && &&&+ C(5)*GARCH(-1)& &
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.&&
C 2.49E-05 0...8684
Variance Equation& &
C 0..40E-06 107.0
RESID(-1)^2 0...0
RESID(-1)^2*(RESID(-1)&0) -0...0
GARCH(-1) 0...0
R-squared -0.000000& &&&Mean dependent var&&2.17E-05
Adjusted R-squared -0.000223& &&&S.D. dependent var&&0.017294
S.E. of regression 0.017296& &&&Akaike info criterion&&-5.283955
Sum squared resid 5.375058& &&&Schwarz criterion&&-5.281786
Log likelihood 47486.62& &&&Durbin-Watson stat&&2.076529
7、Egarch的模型结果
Dependent Variable: RT& &
Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution& &
Date: 09/15/10& &Time: 10:03& &
Sample (adjusted): 2 17973& &
Included observations: 17972 after adjustments& &
Convergence achieved after 45 iterations& &
Variance backcast: ON& &
LOG(GARCH) = C(2) + C(3)*ABS(RESID(-1)/@SQRT(GARCH(-1))) +& &
& && &&&C(4)*RESID(-1)/@SQRT(GARCH(-1)) + C(5)*LOG(GARCH(-1))& &
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.&&
C 0..33E-05 22.0
Variance Equation& &
C(2) -1..8.0
C(3) 0...0
C(4) 0...0
C(5) 0..4.113 0.0000
R-squared -0.001770& &&&Mean dependent var&&2.17E-05
Adjusted R-squared -0.001993& &&&S.D. dependent var&&0.017294
S.E. of regression 0.017312& &&&Akaike info criterion&&-5.411697
Sum squared resid 5.384572& &&&Schwarz criterion&&-5.409528
Log likelihood 48634.51& &&&Durbin-Watson stat&&2.072860
请教各位老师，请问以上的步骤是可行的吗？？由于最初的残差检验出不存在garch效应，但是为什么后面的结果都还比较显著呢？？谢谢
载入中......
麻烦楼主给个word版看看行不，
你是用stata做的吗？
不能截图吗？这样看多累啊！
昨夜西风雕壁树，独上高楼望尽天涯路！
是啊，截图看嘛，Eviews有Garch的检验方法。
Show picture instead of lots of words~
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