residualer

hej

ud fra 1516 observationer af afkast, x_t, har jeg estimeret en statistisk model, nærmere en GARCH(1,1):

x_t = sigma_t*z_t for t=1,2,...,1516 og z_t ~ iidN(0,1)

sigma_t^2 = const + a*x_t-1^2+b*sigma_t-1^2 hvor sigma_0^2 er givet.

Jeg estimerede parametrene til:

const = 0.010869
a = 0.107741

b = 0.886280

Mit spørgsmål vedrører residualerne (se vedhæftede fil) samt nedenstående 2 testresultater (normality og ARCH):

Normality Test

                             Statistic        t-Test      P-Value
Skewness            -0.34030       5.4145    6.1445e-008
Excess Kurtosi      0.83624       6.6571    2.7920e-011
Jarque-Bera          73.431         .NaN       1.1339e-016
---------------
ARCH 1-2 test:    F(2,1509) =  0.83595 [0.4337]
ARCH 1-5 test:    F(5,1503) =   1.5680 [0.1660]
ARCH 1-10 test:   F(10,1493)=  0.89104 [0.5409]

Spm: 1) Ser GARCH(1,1)-modellen ud til at være et godt valg af model?