拟合 GARCH 过程的加权组合检验

Question

我已将 GARCH 过程拟合到时间序列，并分析 ACF 的平方残差和绝对残差以检查模型的拟合优度。但我也想做一个正式的测试，在互联网上搜索后，加权组合测试（最初由 Li 和 Mak 编写）似乎是一个。

它来自 WeightedPortTest 包，是为数不多的（也许是唯一的？）正确测试 GARCH 残差的包之一。

在阅读各种文档中的说明时，我无法理解 "h.t" 论点想要的内容。它在 R 的信息中说我需要分配 "a numeric vector of the conditional variances"。这对于有经验的用户来说可能很简单，尽管我很难理解。我需要做什么，最好是如何在 R 中对其进行编码？

感谢任何形式的帮助

Answer 1

直接取自文档：

h.t：条件方差的数值向量

使用 fGarch 包的小玩具示例如下：

library(fGarch)
library(WeightedPortTest)

spec <- garchSpec(model = list(alpha = 0.6, beta = 0))
simGarch11 <- garchSim(spec, n = 300)
fit <- garchFit(formula = ~ garch(1, 0), data = simGarch11)

Weighted.LM.test(fit@residuals, fit@h.t, lag = 10)

并使用 tseries 包中的 garch()：

library(tseries)
fit2 <- garch(as.numeric(simGarch11), order = c(0, 1))
summary(fit2)

# comparison of fitted values:
tail(fit2$fitted.values[,1]^2)
tail(fit@h.t)

# comparison of residuals after unstandardizing:
unstd <- fit2$residuals*fit2$fitted.values[,1] 
tail(unstd)
tail(fit@residuals)

Weighted.LM.test(unstd, fit2$fitted.values[,1]^2, lag = 10)

拟合 GARCH 过程的加权组合检验

Weighted Portmanteau Test for Fitted GARCH process

r

time-series