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自强不息厚德载物TsinghuaUniversityofChina知行合一、经世致用CentralSouthUniversity第二节条件异方差模型
前面几章讨论的模型事实上都可以归为所谓的条件均值模型，即所有模型都是在序列某些时刻样本值给定的条件下，延迟变量对序列变量均值的回归方程。条件均值模型通常假设模型的残差是零均值、方差为常数的不相关序列。但是，该残差序列的条件方差可能不是常数，这种现象称为条件异方差性或者异方差，为此建立的模型称为条件异方差模型或者（异）方差模型。常见的条件异方差模型有ARCH模型、GARCH模型等。自强不息厚德载物TsinghuaUniversityofChina知行合一、经世致用CentralSouthUniversity
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阶数自相关函数偏相关函数Q-统计量P值10.0230.0230.08270.7742-0.135-0.1362.95990.22830.0670.0753.68090.29840.1080.0875.54840.23650.0050.0185.55180.35260.0320.0535.71360.4567-0.001-0.0145.71370.5748-0.046-0.0476.05730.6419-0.098-0.117.65660.56910-0.121-0.14310.1030.431
阶数自相关函数偏相关函数Q-统计量P值10.430.4329.070.00020.330.17846.2780.00030.5070.39787.1490.00040.3710.066109.170.00050.207-0.089116.090.00060.137-0.194119.140.00070.136-0.063122.170.00080.049-0.056122.570.00090.0280.073122.70.000100.020.043122.760.000自强不息厚德载物TsinghuaUniversityofChina知行合一、经世致用CentralSouthUniversity
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表7.2.3GARCH(1,1)模型残差的相关函数自强不息厚德载物TsinghuaUniversityofChina知行合一、经世致用CentralSouthUniversity
表7.2.3GARCH(1,1)模型残差的相关函数阶数自相关函数偏相关函数Q-统计量P值10.0510.0510.40940.5222-0.043-0.0450.69690.70630.120.1263.00610.39140.1030.0894.68940.3215-0.027-0.0264.8030.446-0.001-0.0054.80330.56970.0680.0445.55520.59380.040.0325.81270.6689-0.099-0.0957.43170.59210-0.085-0.0898.62480.568表7.2.4GARCH(1,1)模型残差平方序列的相关函数阶数自相关函数偏相关函数Q-统计量P值1-0.021-0.0210.06750.79520.0760.0760.97970.61330.0670.0711.70460.63640.0660.0642.39760.6635-0.007-0.0152.40650.7916-0.015-0.032.44130.87570.
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