Sample(adjusted): 2010 2254
Included observations: 245 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C
0.000110 5.34E-05 2.060138 0.0405 RESID^2(-1) 0.141549 0.065237 2.169776 0.0310 RESID^2(-2) 0.055013 0.065823 0.835766 0.4041 RESID^2(-3) 0.337788 0.065568 5.151697 0.0000 RESID^2(-4) 0.026143 0.069180 0.377893 0.7059 RESID^2(-5) -0.041104 0.069052 -0.595260 0.5522 RESID^2(-6) -0.069388 0.069053 -1.004854 0.3160 RESID^2(-7) 0.005617 0.069178 0.081193 0.9354 RESID^2(-8) 0.102238 0.065545 1.559806 0.1202 RESID^2(-9)
0.011224
0.065785
0.170619
0.8647
26
RESID^2(-10) 0.064415 0.065157 0.988613 0.3239 R-squared
0.182406 Mean dependent var 0.000305 Adjusted R-squared 0.147466 S.D. dependent var 0.000679 S.E. of regression 0.000627 Akaike info criterion -11.86836 Sum squared resid 9.19E-05 Schwarz criterion -11.71116 Log likelihood 1464.875 F-statistic
5.220573 Durbin-Watson stat 2.004802 Prob(F-statistic) 0.000001 得到什么结论？
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2、模型定阶：如何确定q
实施ARCH LM test时，取较大的q，观察滞后残差平方的t统计量的p－value即可。
此处选取q＝3。因此，可以对残差建立ARCH(3)模型。
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3、ARCH模型的参数估计
参数估计采用最大似然估计。具体方法在GARCH一节中讲解。 如何实施ARCH过程：
由于存在ARCH效应，所以点击estimate，在method中选取ARCH
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