如何用stata在arima模型上建立arch模型
时间: 2024-09-15 17:14:17 浏览: 85
stata命令:空间模型的选择
在Stata中,如果你想要在一个自回归整合移动平均(ARIMA)模型基础上添加广义自回归条件异方差(GARCH)模型,通常会使用`arma-garch`命令。以下是基本步骤:
1. **加载数据**:
首先,确保你的数据已导入Stata,并存储在一个适合分析的变量里。
2. **检查时间序列特征**:
使用`xtset`命令设置时间序列属性,运行`regar`或`tsline`等统计图检查数据平稳性和趋势。
3. **建立ARIMA模型**:
使用`arima`命令构建基础的ARIMA模型,比如 `arima varname, order=(p,d,q)`,其中`varname`是你的响应变量,`(p,d,q)`分别是阶数。
4. **估计GARCH模型**:
假设你的GARCH模型是`GARCH(p,q)`, 可以用`arma-garch`命令,例如 `arma-garch endog variable arch_lag q_lag, arch(p) garch(q)`,`endog`是ARIMA模型的结果,`variable`是你想建GARCH模型的变量,`arch_lag`和`q_lag`指定滞后阶数。
5. **诊断和调整**:
查看结果(如`garch summary`),确认模型拟合情况。如果需要,可以尝试调整参数或增加更复杂的模型结构。
```sql
* 示例:
* 假设你已经有一个名为`y`的时间序列变量,且你想用ARIMA(1,0,1)作为基础模型,GARCH(1,1)
* arima y, order=(1,0,1)
* arma-garch arima_result y, arch(1) garch(1)
```
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