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GARCH = C(1) + C(2)*RESID(-1)2 + C(3)*GARCH(-1)VariableCoefficientStd. Errorz-StatisticProb.Variance EquationC1.31E-064.16E-073.1433690.0017RESID(-1)20.0589560.0064079.2024130.0000GARCH(-1)0.9333690.007214129.37570.0000R-squared-0.001087Mean dependent var0.000421Adjusted R-squared-0.000267S.D. dependent var0.012759S.E. of regression0.012760Akaike info criterion-6.110837Sum squared resid0.198649Schwarz criterion-6.098279Log likelihood3730.610Hannan-Quinn criter.-6.106110Durbin-Watson stat2.092936对GARCH（1,1）模型做出的LM检验，发现F统计量和卡方统计量都大于0.05，所以不存在ARCG效应Heteroskedasticity Test: ARCHF-statistic1.628845Prob. F(1,1217)0.2021Obs*R-squared1.629342Prob. Chi-Square(1)0.2018下面是GARCH(1，2)和GARCH（2,1）模型阐述估计GARCH（1,2）GARCH = C(1) + C(2)*RESID(-1)2 + C(3)*GARCH(-1) + C(4)*GARCH(-2)VariableCoefficientStd. Errorz-StatisticProb.Variance EquationC7.87E-073.87E-072.0361990.0417RESID(-1)20.0339050.0139222.4354280.0149GARCH(-1)1.4755680.2173026.7904050.0000GARCH(-2)-0.5137710.202024-2.5431240.0110R-squared-0.001087Mean dependent var0.000421Adjusted R-squared-0.000267S.D. dependent var0.012759S.E. of regression0.012760Akaike info criterion-6.113214Sum squared resid0.198649Schwarz criterion-6.096471Log likelihood3733.061Hannan-Quinn criter.-6.106912Durbin-Watson stat2.092936GARCH（2,1）模型GARCH = C(1) + C(2)*RESID(-1)2 + C(3)*RESID(-2)2 + C(4)*GARCH(-1)VariableCoefficientStd. Errorz-StatisticProb.Variance EquationC1.67E-065.31E-073.1440960.0017RESID(-1)20.0037690.0169180.2227910.8237RESID(-2)20.0738540.0192683.8328910.0001GARCH(-1)0.9139570.00955495.658410.0000R-squared-0.001087Mean dependent var0.000421Adjusted R-squared-0.000267S.D. dependent var0.012759S.E. of regression0.012760Akaike info criterion-6.115724Sum squared resid0.198649Schwarz criterion-6.098981Log likelihood3734.592Hannan-Quinn criter.-6.109422Durbin-Watson stat2.092936EARCH模型LOG(GARCH) = C(1) + C(2)*ABS(RESID(-1)/SQRT(GARCH(-1) + C(3)*RESID(-1)/SQRT(GARCH(-1) + C(4)*LOG(GARCH(-1)VariableCoefficientStd. Errorz-StatisticProb.Variance EquationC(1)-0.2006500.036753-5.4593420.0000C(2)0.1422250.01339510.617680.0000C(3)0.0075510.0086850.8694090.3846C(4)0.9894240.003546279.04220.0000R-squared-0.001087Mean dependent var0.000421Adjusted R-squared-0.000267S.D. dependent var0.012759S.E. of regression0.012760Akaike info criterion-6.115349Sum squared resid0.198649Schwarz criterion-6.098606Log likelihood3734.363Hannan-Quinn criter.-6.109047Durbin-Watson stat2.092936LOG(GARCH) = C(2) + C(3)*ABS(RESID(-1)/SQRT(GARCH(-1) + C(4)*RESID(-1)/SQRT(GARCH(-1) + C(5)*LOG(GARCH(-1)VariableCoefficientStd. Errorz-StatisticProb.SQRT(GARCH)0.0460340.0292631.5731170.1157Variance EquationC(2)-0.1961460.036315-5.4011620.0000C(3)0.1412950.01309510.789650.0000C(4)0.0115240.0089761.2838550.1992C(5)0.9897870.003510281.99260.0000R-squared-0.001415Mean dependent var0.000421Adjusted R-squared-0.001415S.D. dependent var0.012759S.E. of regression0.012768Akaike
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