运用stata实证分析建立garch模型遇到的问题

现实数据基本很难处理到完美的，大致上差不多就可以了，你这autocorrelation也不是很严重啊，我觉得可以一用。另外股指上还是尽量用garch吧，一般（1,1）就能有不错的估值了，高了反而增加模型复杂程度。很多paper都指出garch比arima好多了

表面污染分析包括评估表面上存在的颗粒、残留物或物质。通过利用显微镜、光谱学和色谱法等技术，分析人员可以识别和表征污染物，以确定其成分和来源。这种分析在电子、制药和制造等各个行业中至关重要，以确保产品质量、性能和安全性。了解表面...

5. gen r`i'=r^2 这里应该有问题 第四步预测 变量名为 r ，回归几次几个r， 该是 r`i'

1. 在STATA 12中构建DCC-MGARCH模型的第一步是确保已经安装了相应的STATA程序包，可以通过net install命令来安装。2. 启动STATA后，应先加载所需的MGARCH工具包，使用命令`use mgarch`。3. 在选择模型类型时，应指定为DCC模型。在命令窗口输入`garch model`，然后选择`dcc`选项。4. 设定好模型参数...

用stata的mgarch命令 可以直接做二元garch模型 这个我做的很多啦

stata12可以做M-GARCH模型 help mgarch

stata: (GARCH(1, 1)): arch xt, arch(1) garch(1)个人而言，我比较喜欢用stata做ARCH和GARCH （1）TGARCH称为门限ARCH模型，表示利好消息和利空消息对条件方差的影响不同。EGARCH，GJR-GARCH，APARCH也是考虑杠杆效应的GARCH衍生模型.（2）ABSGARCH称为绝对值ARCH模型，把ut^2换成ut的绝对值，...

Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata 具有如下统计分析能力：数值变量资料的一般分析：...

prob是t统计量的伴随概率P－值。一是数据检验类的功能：如“T 检验”、“方差分析”、“协整检验”、“Granger 因果检验”等。二是对变量进行简单处理的功能：如变量的“相关系数”、“协方差”以及“直方图”等。三是对数据进行模型的求解和模拟：这方面的模型就特别多了，如GARCH模型簇，等等。

在宏观计量经济学方面，他精通单位根检验、协整分析、向量自回归模型（VAR）和误差校正模型（ECM），以及超外生性检验，这些模型和理论为经济动态分析提供了强有力工具。金融领域，他专注于ARCH和GARCH模型的研究，以及广义矩法（GMM）的应用。他还探讨了证券市场中的随机漫步模型，以及证券市场有效性的重要...

Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata 具有如下统计分析能力：数值变量资料的一般分析：...