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第七章ARCH模型的计量步骤实验目的：考察2000～2010上证指数的集群波动现象，以对数形式进行分析。1.建工作文档：newfile,选择非均衡数据（unstructured/undated），录入样本数：26122.录入数据：object——newobject3.由于股票价格指数序列常常表现出特殊的单位根过程——随机游走过程（RandomWalk），所以本例进行估计的基本形式为：首先利用最小二乘法，估计了一个普通的回归方程，结果及过程如下：即R2=0.998168D.W=1.9734对数似然值=6914AIC=-5.29SC=-5.29可以看出，这个方程的统计量很显著，而且，拟和的程度也很好。但是需要检验这个方程的误差项是否存在条件异方差性。4.检验条件异方差之前，可先看看残差项的分布情况，打开序列residview——graph.按默认选择线性图即可。结果如下：由该回归方程的残差图，我们可以注意到波动出现“集群”现象：波动在一些较利用GARCH(1,1)模型重新估计的方程如下：均值方程：方差方程：R2=0.998168D.W.=1.973353对数似然值=7211AIC=-5.52SC=-5.51方差方程中的ARCH项和GARCH项的系数都是统计显著的，并且对数似然值有所增加，同时AIC和SC值都变小了，这说明这个模型能够更好的拟合数据。7.再对这个方程进行条件异方差的ARCH—LM检验:view——residualdiagnostics——ARCHLMtest由结果可知：相伴概率为P=0.9662，说明利用GARCH模型消除了原残差序列的异方差效应。另外，ARCH和GARCH的系数之和等于0.990，小于1，满足参数约束条件。由于系数之和非常接近于1，表明一个条件方差

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