r语言arch模型（r语言建立ar模型实例）
摘要：
Mean dependent var表示被解释变量的均值，S.D dependent var 表示被解释变量的标准差=the root of [TSS/(N-1)]，在时间序列方面... 本篇目录：
arch模型阶数怎么确定
arch的阶数根据实际情况确定。根据实际情况而定，先做普通的回归分析得到残差，然后分析残差序列的自相关图和自相关函数，看他们的衰减规律确定相应的阶数。
根据实际情况而定，先做普通的回归分析得到残差，然后分析残差序列的自相关图和自相关函数，看他们的衰减规律确定相应的阶数。自回归条件模型中通常使用2阶模型ARCH(2)，高阶模型一来麻烦二来并不实用。
以下是一些判断ARCH模型估计结果的方法：Lag Order Selection（滞后阶次选择）：滞后阶次是指在ARCH模型中用来描述过去误差平方项对当前误差平方项的影响的滞后期数。
garch模型公式及系数含义
1、GARCH模型的定义：ARCH模型的实质是使用残差平方序列的q阶移动平移拟合当期异方差函数值，由于移动平均模型具有自相关系数q阶截尾性，所以ARCH模型实际上只适用于异方差函数短期自相关系数。
2、（1）GARCH模型（波勒斯勒夫（Bollerslev），1986年）。GARCH（p，q）模型为：（2）GARCH-M模型把异方差项引入平均数方程式。
3、ARCH和GARCH的含义一样，第一个方程称为均值方程，表示均值和以往均值的关系，第二个方程是条件方差方程，称为ARCH方程，一个表示方差和以往方差的关系。
4、omega为常数项，表示方差模型的截距项。alpha为GARCH效应系数，表示过去的方差波动对当前方差的影响程度，取值范围在0到1之间。
ARCH模型参数估计量是怎么表示的?
Mean dependent var表示被解释变量的均值。S.D dependent var 表示被解释变量的标准差=the root of [TSS/(N-1)]。在时间序列方面，ARCH（GARCH）模型研究的势头将会继续保持。
omega为常数项，表示方差模型的截距项。alpha为GARCH效应系数，表示过去的方差波动对当前方差的影响程度，取值范围在0到1之间。
Parameter Significance（参数显著性）：ARCH模型的参数估计结果需要进行显著性检验，以确保我们的模型具备良好的统计性质。例如，可以通过t检验来判断参数估计是否达到了显著水平。
（2）GARCH-M模型把异方差项引入平均数方程式。
到此，以上就是小编对于r语言建立ar模型实例的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
