rugarch: Conjuntos de estimación conduce a resultados diferentes

Question

Quiero montar un ARMA-GARCH modelo para mi de datos utilizando rugarch paquete en R.

Primero de todo, me veo en la fas y la fap:

install.packages("forecast")
library(forecast)
par(mfrow=c(2,1))
Acf(mydata,main="ACF",cex.axis=1.2,cex.lab=1.2,ci.type="ma")
Acf(mydata,type="partial",main="PACF",cex.axis=1.2,cex.lab=1.2)

esto le da a las siguientes imágenes:

Como se puede ver, el primer, segundo y tercer lag no son significativas. La 4ª y 5ª son significativos. Decidí utilizar dos modelos para mi significa ecuación: no hay un modelo (desde la intersección no es significativo, he comprobado esta) y una modificación de ARMA(5,5), donde el ar1, ar2, ar3, ma1, ma2, mar3 de los coeficientes y de la media se fija a cero.

Vamos a considerar sólo el segundo modelo. Me estimar el modelo a través de

library(lmtest)
mymodel<-arima(mydata, order=c(5,0,5),include.mean=FALSE,fixed=c(0,0,0,NA,NA,0,0,0,NA,NA))

que da la salida

Puedo obtener los valores de p a través de

coeftest(mymodel)

lo que demuestra, que todos los coef son altamente significativos.

Ahora miro a los residuos:

resid<-mymodel$residuals

par(mfrow=c(2,1))
Acf(resid,main="ACF of the residuals of the mean equation, \nmodified ARMA(5,5), zero mean",cex.axis=1.2,cex.lab=1.2)
Acf(resid,type="partial",main="PACF of the residuals of the mean equation, \nmodified ARMA(5,5), zero mean",cex.axis=1.2,cex.lab=1.2)

el que da las siguientes imágenes:

Como usted puede ver, yo podría "matar" la dependencia a la baja el lag de los pedidos.

Ahora puedo hacer la conjunta de la estimación usando el rugarch paquete.

  spec2<-ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), 
    mean.model = list(armaOrder = c(5, 5), include.mean = FALSE), 
    distribution.model = "norm",fixed.pars=list(ar1=0,ar2=0,ar3=0,ma1=0,ma2=0,ma3=0))

    model2<-ugarchfit(spec=spec2,data=mydata)

Miro a la salida simplemente introduciendo model2, el parámetro de salida es:

1.Es correcto, que los coeficientes de ahora son diferentes a los coeficientes de la arima de salida?

Ahora miro a

plot(model2,which=4)

y esto da la siguiente imagen:

2.Esta es la acf de las observaciones, pero quiero tener la fas Y la fap de los residuos. Cómo puedo conseguirlo? (no la acf de los residuos estandarizados de la volatilidad de la ecuación, este sería el 10 y 11 de la parcela).

Answer 1

1.Es correcto, que los coeficientes de ahora son diferentes a los coeficientes de la arima de salida?

Parece evidente que el ARMA coeficientes son diferentes. De hecho, en el segundo modelo, el GARCH componente de captura de las fluctuaciones de que el ARMA de los componentes no tienen que capturar, lo que resulta en diferentes ARMA estimaciones de los parámetros.

2.Esta es la acf de las observaciones, pero quiero tener la fas Y la fap de los residuos. Cómo puedo conseguirlo?

He aquí una sugerencia:

resid2 <- as.numeric(residuals(model2, standardize=FALSE))
Acf(resid2)
Acf(resid2, type = "partial")

Como complemento, me permito sugerir a shun de elegir el orden de la ARMA y GARCH partes por separado/secuencialmente. Para elegir el orden de la modelo, es preferible considerar la "plena" de los modelos (i.e.., ARMA($p$, $q$)-GARCH($r$, $s$)) para diferentes opciones de $p,q,r$ y $s$, y elegir el modelo adecuado mediante la comparación de los modelos con el cociente de probabilidad de las pruebas si los modelos están anidados o con los criterios de información (por ejemplo, AIC o BIC) si los modelos no anidados.