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とても簡単なことをしたいのですが、うまくいきません！

GARCH モデルの予測 (およびエラー) を確認する必要があります。メイン変数は「dowclose」です。私の考えは、GARCH モデルがこの変数に適切に適合しているかどうかを確認することです。

この簡単なコードを使用していますが、予測は0です

webuse dow1.dta
arch dowclose, noconstant arch(1) garch(1)
predict dow_hat, y

アーチの結果:

ARCH family regression

Sample: 1 - 9341                                   Number of obs   =      9341
Distribution: Gaussian                             Wald chi2(.)    =         .
Log likelihood = -76191.43                         Prob > chi2     =         .

------------------------------------------------------------------------------
         |                 OPG
dowclose |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
    arch |
     L1. |    1.00144   6.418855     0.16   0.876    -11.57929    13.58217
         |
   garch |
     L1. |   -.001033   6.264372    -0.00   1.000    -12.27898    12.27691
         |
   _cons |   56.60589   620784.7     0.00   1.000     -1216659     1216772
------------------------------------------------------------------------------
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これは予想されることです。共変量も切片もないため、予測するものは何もありません。

問題を明らかにする単純な OLS 回帰を次に示します。

. sysuse auto
(1978 Automobile Data)

. reg price, nocons

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      74
-------------+------------------------------           F(  0,    74) =    0.00
       Model |           0     0           .           Prob > F      =       .
    Residual |  3.4478e+09    74  46592355.7           R-squared     =  0.0000
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.0000
       Total |  3.4478e+09    74  46592355.7           Root MSE      =  6825.9

------------------------------------------------------------------------------
       price |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
------------------------------------------------------------------------------

. predict phat
(option xb assumed; fitted values)

. sum phat

    Variable |       Obs        Mean    Std. Dev.       Min        Max
-------------+--------------------------------------------------------
        phat |        74           0           0          0          0
于 2014-05-06T22:47:58.547 に答える