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gocheck8月14日检测样例:我国经济波动与股市波动关系研究

2014年08月14日 论文检测样例 ⁄ 共 692字 ⁄ 字号 暂无评论 ⁄ 阅读 1,096 views 次

gocheck检测前原文:

效应检验的方法中,常用的有残差平方相关图检验和ARCH LM检验 。 残差平方相关图给出残差平方序列从第t期起任意滞后长度p的自相关和偏自相关函数,并计算出任意滞后长度的Q统计量。如果残差序列不存在ARCH效应,那么它所有的自相关函数和偏自相关函数都显著地等于零,并且相应的Q统计量也不显著;反之则说明该残差序列是存在ARCH效应的。 ARCH LM检验是Engel于1982年提出的检验残差

效应检验的方法中,常用的有残差平方相关图检验和ARCH LM检验 。 残差平方相关图给出残差平方序列从第t期起任意滞后长度p的自相关和偏自相关函数,并计算出任意滞后长度的Q统计量。如果残差序列不存在ARCH效应,那么它所有的自相关函数和偏自相关函数都显著地等于零,并且相应的Q统计量也不显著;反之则说明该残差序列是存在ARCH效应的。 ARCH LM检验是Engel于1982年提出的检验残差

gocheck检测后相似论文片段:

方法是通过观察残差平方相关图来显示残差平方序列在不同的滞后阶数时的相关系数和偏相关系数来判断是否存在 ARCH 效应,并且计算相应滞后阶数的 Ljung-Box Q统计量,如果相关系数和偏相关系数在指定所有滞后阶数时都为零,且 Q 统计量不显著,那么说明残差序列不存在 ARCH 效应,反之则存在

方法是通过观察残差平方相关图来显示残差平方序列在不同的滞后阶数时的相关系数和偏相关系数来判断是否存在 ARCH 效应,并且计算相应滞后阶数的 Ljung-Box Q统计量,如果相关系数和偏相关系数在指定所有滞后阶数时都为零,且 Q 统计量不显著,那么说明残差序列不存在 ARCH 效应,反之则存在

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