拟合 GARCH 过程的加权 Portmanteau 检验答案

【问题标题】：Weighted Portmanteau Test for Fitted GARCH process拟合 GARCH 过程的加权 Portmanteau 检验
【发布时间】：2015-12-16 02:25:02
【问题描述】：

我已将 GARCH 过程拟合到时间序列，并分析了 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，在网上搜索后，加权 Portmanteau 测试（最初由 Li 和 Mak 编写）似乎是一个。

它来自 WeightedPortTest 包，是少数（也许是唯一一个？）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”参数想要什么。它在 R 中的信息中说我需要分配“条件方差的数字向量”。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，最好如何在 R 中编码？

感谢您的任何帮助

【问题讨论】：

标签： r time-series

【解决方案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)

【讨论】：

感谢您的回复。是的，正如我所说，已经研究了文档但无法理解。您是否知道 h.t 在实践中的含义？我的猜测是它收集每个观察的条件方差并将其与 GARCH 计算的方差相匹配？我一直在 tseries 包的类中使用 garch() 方法（我想已经过时了）。你能在那里以类似的方式检索 h.t 吗？ garch() 不返回 S4 对象，因此“@”方法不起作用。谢谢！
h.t 只是估计的条件方差。我已经用garch()更新了答案。
再次感谢！最后一个问题，当你运行测试时，你为什么在加权 X 平方上得到 NA，因此 P 值也是如此？我尝试从向量中删除缺失值，但没有成功。我想它应该说明一个数字而不是NA？ - 非常感谢
提供的代码可以工作并为您提供 p 值，但确实fit2$residuals、fit2$fitted.values 将在第一行包含NA（garch() 的一个功能）。我不知道你的情况出了什么问题。
是的，你完全正确！我不得不重新启动 R 会话（出于某种原因），然后测试开始吐出 p 值。非常感谢你的帮助。至少可以说是救生员:)