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Ⅱ - 7. ARCHとGARCHモデルの推定（ユーザーズガイドⅡ 24章より）
自己回帰条件付き分散不均一(ARCH)モデルは条件付き分散モデルの作成と予測を行うために特別に設計されたものです。被説明変数の分散を被説明変数と説明変数の過去の値、または外生変数の関数としてモデリングします。このムービーでは、ARCHモデルの推定方法を説明します。
操作1
サンプルファイルフォルダのチャプター24フォルダからワークファイルStocksを開きます。推定式の入力画面を表示し、MethodでARCHを選択するとARCH/GARCH推定のダイアログが表示されます。
操作2
画面のように推定式を入力します。ModelとしてはEGARCH法を選択し、ARCHとGARCH、Asymmetrics orderは1とします。Error Distibutionをスチューデントのt値を選択しし、OKボタンをクリックします。
操作3
推定結果が表示されます。見出し情報の下に平均と分散の推定式をパラメータと一緒に表示します。t分布を仮定したときのパラメータの自由度が比較的小さい値なので、 標準誤差の分布は正規分布とは大きく異なることがわかります。次に残差におけるARCH効果の有無を調べます。View/Residual Diagnostics/ARCH LM Testと操作して、ラグ次数7と入力します。 結果をみると次数７までARCHの存在は認められませんでした。ARCHモデルの操作方法の詳細はユーザーズガイド2 215ページから224ページを参照してください。
