用Eviews软件，检验对数收益率序列是否存在自相关性时，发现原序列不存在自相关性，如何继续做arch效应检验，如何判断滞后阶数

对于检验对数收益率序列是否存在自相关性，如果原序列不存在自相关性，那么你可以继续进行 ARCH 效应检验。ARCH 模型用于检验时间序列的异方差性。

在 Eviews 软件中，你可以按照以下步骤进行 ARCH 效应检验：

1. 打开 Eviews 软件并加载你的数据。

2. 选择 "Quick" 菜单，然后选择 "Estimate Equation"。

3. 在弹出的对话框中，选择你想要分析的变量作为因变量，并将其拖放到 "Dependent Variable" 框中。

4. 在 "Equation Specification" 部分，输入 "arch(lag)"，其中 "lag" 是你要选择的滞后阶数。ARCH 效应通常在滞后阶数较低的情况下显著，可以尝试一些常用的滞后阶数，如1、2、3等。

5. 点击 "OK" 开始估计方程。

6. Eviews 将输出 ARCH 效应检验的结果，包括估计的系数、标准误差、t 值和 p 值等。你可以根据 p 值来判断 ARCH 效应是否显著。如果 p 值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05或0.01），则可以认为存在 ARCH 效应。

需要注意的是，滞后阶数的选择是一个经验性的问题，可以尝试不同的滞后阶数来比较结果。你可以使用信息准则（如AIC、BIC等）或经验判断来选择最适合的滞后阶数。

相关问题

如何使用python或Eviews做时间序列数据的皮尔逊相关性分析

使用Python进行时间序列数据的皮尔逊相关性分析，可以使用pandas和numpy库中的corr函数。

首先，需要将时间序列数据导入到DataFrame中，可以使用pandas库中的read_csv函数，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件并将数据存储在DataFrame中
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

其中，data.csv是存储时间序列数据的CSV文件。

接下来，可以使用DataFrame中的corr函数计算数据的皮尔逊相关系数，示例代码如下：

import numpy as np

# 计算皮尔逊相关系数
corr_matrix = np.corrcoef(data.values.T)

# 将相关系数矩阵转换为DataFrame
corr_df = pd.DataFrame(corr_matrix, columns=data.columns, index=data.columns)

其中，data.values.T表示将DataFrame转换为numpy数组，并将其转置。相关系数矩阵是一个对称矩阵，因此只需要计算其中一半，即上三角矩阵或下三角矩阵。

使用Eviews进行时间序列数据的皮尔逊相关性分析也很简单。首先，需要将时间序列数据导入到Eviews中，然后执行以下步骤：

1. 打开“Quick”菜单，并选择“Correlation Matrix”。
2. 在“Correlation Matrix”对话框中，选择要计算相关系数的变量。
3. 选择皮尔逊相关系数，并按“OK”按钮。

Eviews将计算所选变量之间的皮尔逊相关系数，并将结果显示在新窗口中。可以使用该窗口中的选项卡和菜单进行进一步分析和可视化。

eviews建立时间序列模型_Eviews系列9|时间序列模型之自相关与偏自相关分析

Eviews是一个强大的时间序列分析软件，可以用于建立时间序列模型。在建立时间序列模型之前，我们需要对数据进行自相关与偏自相关分析，以确定最合适的模型。

自相关函数（ACF）是指时间序列与其自身滞后版本之间的相关性。Eviews可以通过绘制ACF图来显示不同滞后期之间的相关性。偏自相关函数（PACF）是指时间序列与其滞后版本之间的相关性，控制了其他滞后版本的影响。Eviews也可以绘制PACF图来显示不同滞后期之间的相关性。

以下是在Eviews中进行自相关和偏自相关分析的步骤：

1. 导入数据并打开新工作文件。选择“Quick”菜单下的“Estimate Equation”选项。

2. 在“Equation Estimation”窗口中，选择“Options”选项卡，然后在“Estimation options”下拉菜单中选择“ARMA/ARCH/GARCH”选项。

3. 在“ARMA Specification”选项卡中，选择最大滞后阶数。这将决定ACF和PACF图中的滞后期数量。

4. 点击“View”按钮，可以查看自相关和偏自相关图。在ACF和PACF图中，标记为可信区间的区域表示在该区域外的值是显著的。

5. 根据ACF和PACF图的结果，可以选择最合适的时间序列模型，如AR、MA、ARMA或ARIMA模型。

6. 在“Equation Estimation”窗口中，选择所选模型的系数估计方法，然后点击“OK”按钮，估计模型参数。

7. 在“Equation Estimation Results”窗口中，可以查看模型的系数、拟合统计量和诊断检验结果。

以上就是在Eviews中进行时间序列模型建立前的自相关与偏自相关分析的步骤。