stata中在做完arima模型后,如何使用ARCH对残差进行异方差检验
时间: 2023-04-06 16:05:07 浏览: 1045
对于这个问题,我可以回答。在stata中,可以使用archlm命令对ARIMA模型的残差进行ARCH检验。具体步骤是:先估计ARIMA模型,然后使用predict命令得到残差序列,最后使用archlm命令进行ARCH检验。
相关问题
stata中进行异方差检验的指令
在Stata中进行异方差检验可以使用hettest命令。该命令可以用于OLS回归、二元Logit回归、Probit回归等模型,其中有多种异方差检验方法可供选择。
以OLS回归为例,假设你已经拟合了一个线性回归模型,命名为“myreg”,可以使用以下命令进行异方差检验:
```
hettest, name(myreg)
```
其中,name()选项指定了要检验的模型名称。执行该命令后,Stata会输出多个异方差检验结果,包括Breusch-Pagan检验、White检验、Koenker-Bassett检验等。通常情况下,如果其中任意一种检验的p值小于0.05,则说明存在异方差问题。
如果你想使用特定的异方差检验方法,可以使用下列命令:
```
hettest, name(myreg) testname
```
其中,testname可以是以下方法之一:Breusch-Pagan、Cook-Weisberg、White或Koenker-Bassett。
stata中使用arima模型预测
在Stata中使用ARIMA模型进行时间序列预测,可以使用 `arima` 命令进行拟合。具体步骤如下:
1. 导入时间序列数据并生成时间序列变量
可以使用 `tsset` 命令指定时间变量,将数据转化为时间序列数据格式。
2. 拟合ARIMA模型
使用 `arima` 命令进行ARIMA模型拟合,指定ARIMA(p,d,q)模型的阶数。例如,以下命令对ARIMA(1,1,1)模型进行拟合:
```
arima y, arima(1,1,1)
```
`arima` 命令会输出模型的拟合结果,包括系数估计值、标准误、t统计量和p值等。
3. 进行时间序列预测
对拟合好的ARIMA模型进行预测,可以使用 `predict` 命令。例如,以下命令对最后10个观测值进行预测:
```
predict yhat, dynamic(2017q4/2018q3)
```
`dynamic` 选项指定了动态预测的起始和结束时间点,即预测的起始时间为2017年第4季度,结束时间为2018年第3季度。预测结果保存在新变量 `yhat` 中。
可以通过 `predict` 命令的 `stdp` 选项计算预测值的标准误,并通过 `predictnl` 命令进行置信区间预测。