Question

eviews中已知均值方程如何建立garch模型

Answer 1

问：eviews中已知均值方程如何建立garch模型

答：亲，你好，要在Eviews中建立已知均值GARCH模型，可以按照以下步骤操作：打开Eviews软件，导入需要建立GARCH模型的数据集。在工具栏中选择“Quick”菜单，选择“Estimate Equation”。在“Estimate Equation”窗口中，选择“Equation Specification”选项卡，在“Specification”下拉菜单中选择“GARCH”模型。在“GARCH”选项卡中，输入已知均值方程的参数和变量，点击“OK”按钮。在“Estimate Equation”窗口中，点击“OK”按钮，Eviews将自动运行GARCH模型估计过程，并输出结果。需要注意的是，在建立已知均值GARCH模型时，需要先建立已知均值方程，然后将已知均值方程作为GARCH模型的输入变量。此外，还需要对GARCH模型进行参数估计和模型诊断，以确保模型的拟合效果和预测精度。如果我的解答对您有所帮助，还请给个赞(在左下角进行评价哦)，期待您的赞，您的举手之劳对我很重要,您的支持也是我进步的动力。最后再次祝您身体健康,心情愉快!

问：在“Estimate Equation”窗口中，选择“Equation Specification”选项卡，在“Specification”下拉菜单中选择“GARCH”模型。在“GARCH”选项卡中，输入已知均值方程的参数和变量，点击“OK”按钮。这个还是没有理解

问：是这个吗

答：亲，是的

问：R=-0.453183R（t-1 ）+ut+ 0.560460u（t-1）那如果我的均值方程是这个该怎么设置呢？

答：亲，对于这个均值方程，可以使用ARIMA模型（差分自回归移动平均模型）进行建模。ARIMA模型可以描述时间序列随时间变化而呈现的趋势、季节性和随机性等特征，是一种常用的时间序列分析方法。具体地，可以按照以下步骤进行建模：首先，对原始时间序列进行差分操作，以消除其可能存在的趋势和季节性。差分操作可以使用Python的pandas库中的diff()函数实现。对差分后的序列进行自相关和偏自相关分析，以确定ARIMA模型的阶数p和q。自相关和偏自相关函数可以使用Python的statsmodels库中的plot_acf()和plot_pacf()函数绘制。根据确定的p和q，使用Python的statsmodels库中的ARIMA()函数建立ARIMA模型，并对模型进行拟合。对拟合后的模型进行检验，包括残差自相关性检验、残差正态性检验等。可以使用Python的statsmodels库中的residplot()函数和normaltest()函数进行检验。最后，使用已建立和检验的ARIMA模型进行预测和分析。需要注意的是，ARIMA模型的建立和分析需要一定的数学和统计知识，并且还需要对时间序列的特点有一定的了解。建议在进行建模和分析时，可以参考相关的教材或资料，并且可以寻求专业人士的帮助。

问：如果就是规定要用ARMA-GARCH模型呢

答：亲，不行。

问：是你们这知识量不行 还是真的不行

答：亲，真的目前还没有成功过的案例