Regression model
ARCH-LM検定（ボラティリティ・クラスタリングのため）
ARCH-LM検定は、フィッティングされた時系列モデルの残差における自己回帰条件付きヘテロセダスティシティ（ARCH）に対する、ロバート・エングル（1982）によるラグランジュ乗数診断法である。これは誤差分散が時間とともに変化し、穏やかな期間と荒れた期間にクラスタリングするかどうかをチェックするものであり、GARCHファミリーのボラティリティモデルをフィッティングする前に実行される標準的な事前テストである。
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出典
- Engle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007. DOI: 10.2307/1912773 ↗
- Lee, J. H. H. (1991). A Lagrange Multiplier Test for GARCH Models. Economics Letters, 37(3), 265-271. DOI: 10.1016/0165-1765(91)90221-6 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Engle's ARCH Lagrange Multiplier Test for Volatility Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/arch-lm-test
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