İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Ekonometri›ARCH-LM Testi: Volatilite Kümelenmesi için
Regression model

ARCH-LM Testi: Volatilite Kümelenmesi için

Engle's ARCH Lagrange Multiplier Test for Volatility Clustering · Ayrıca şöyle bilinir: ARCH-LM Testi ve Volatilite Kümelenmesi Analizi, ARCH LM test, Engle's ARCH test, test for autoregressive conditional heteroscedasticity, volatility clustering test

ARCH-LM testi, Robert Engle'ın (1982) otoregresif koşullu değişen varyans (ARCH) için Lagrange çarpanı tanısal testi olup, uyumlanmış bir zaman serisi modelinin artıklarının analizinde kullanılır. Hata varyansının zamanla değişip değişmediğini ve sakin ve çalkantılı dönemlere kümelenip kümelenmediğini kontrol eder ve GARCH ailesi volatilite modelini uyarlamadan önce uygulanan standart ön testtir.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

ARCH-LM Testi: Volatilite Kümelenmesi için
Heteroskedastisite için…Üstel GARCH (EGARCH)Genelleştirilmiş Otoregr…GJR-GARCH (Asimetrik GAR…En Küçük Kareler (EK) Re…Heteroskedastisite için…Eşikli ve Yumuşak Geçişl…

Ne zaman kullanılır

Zamanla değişen volatiliteden şüphelendiğinizde, özellikle finansal getiriler veya sakin-sonra-çalkantılı örüntüler gösteren diğer serilerle, uyumlanmış bir zaman serisi modelinin artıklarına ARCH-LM testini uygulayın. Doğrusal bir ortalama modelinin artıklarının önceden hesaplanmış olduğunu ve makul bir zaman serisi örneğinizin (en az yaklaşık 30 gözlem) bulunduğunu varsayar. GARCH, EGARCH veya GJR-GARCH modellemesine geçmeden önceki rutin kontroldür.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Breusch-Pagan veya White testlerinin ele aldığı statik değişen varyans yerine doğrudan koşullu (zamanla değişen) değişen varyansı hedefler.
  • Basit ve hızlı: karesi alınmış artıkların kendi gecikmelerine tek bir yardımcı regresyonu n·R² istatistiğini verir.
  • Null hipotezi reddedildiğinde GARCH ailesi volatilite modeline geçiş için standart, literatür temelli gerekçeyi sağlar.
Sınırlılıklar
  • Bu yalnızca bir tanısal testtir; ARCH etkilerinin varlığını tespit eder ancak volatilite sürecinin kendisini tahmin etmez veya öngörmez.
  • Sonuçlar seçilen gecikme sayısı q'ya bağlıdır ve ortalama modelinin artıklarının önceden doğru bir şekilde belirtilmiş olması gerekir.
  • Simetrik ARCH etkilerini, EGARCH veya GJR-GARCH gibi modeller gerektiren asimetrik kaldıraç etkilerinden ayırt etmez.

SSS

ARCH-LM testi null hipotezini reddederse ne anlama gelir?

Reddetme (küçük bir p-değeri), karesi alınmış artıkların seri olarak ilişkili olduğu, dolayısıyla hata varyansının geçmişe koşullu olduğu anlamına gelir; volatilite kümelenmesi mevcuttur. Bu, sabit varyansı varsaymaktan daha uygun bir GARCH ailesi modelinin olduğunu gösterir.

ARCH-LM testi Breusch-Pagan veya White testlerinden nasıl farklıdır?

Breusch-Pagan ve White, varyansın regresörlere bağlı olduğu statik değişen varyansı tespit eder. ARCH-LM testi, mevcut varyansın geçmişteki karesi alınmış şoklara bağlı olduğu, yani volatilite kümelenmesinin zaman serisi kavramı olduğu zaman içindeki koşullu değişen varyansı hedefler.

Kaç gecikme kullanmalıyım?

Gecikme sayısı q, geçmişteki karesi alınmış artıkların mevcut varyansı ne kadar geriye etkilemesine izin verildiğini belirler. Evrensel bir kural yoktur; veri frekansına bağlı orta düzeyde bir değer yaygındır ve sonuçları bozabileceğinden gecikme sayısının seçimine duyarlılık kontrol edilmelidir.

Test reddedilirse ne yapmalıyım?

Bir koşullu varyans modeli uyarlayın. Simetrik bir GARCH temel kümelenmeyi yakalar, EGARCH veya GJR-GARCH ise negatif şokların pozitif olanlardan daha fazla volatiliteyi artırdığı asimetrik kaldıraç etkisini ekler.

Kaynaklar

  1. 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 ↗
  2. 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 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Engle's ARCH Lagrange Multiplier Test for Volatility Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/arch-lm-test

İlişkili yöntemler

Heteroskedastisite için Breusch-Pagan TestiÜstel GARCH (EGARCH)Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite (GARCH)GJR-GARCH (Asimetrik GARCH)En Küçük Kareler (EK) RegresyonuHeteroskedastisite için White Testi

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Heteroskedastisite için Breusch-Pagan TestiEkonometri↔ karşılaştır
  • Üstel GARCH (EGARCH)Ekonometri↔ karşılaştır
  • Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite (GARCH)Ekonometri↔ karşılaştır
  • GJR-GARCH (Asimetrik GARCH)Ekonometri↔ karşılaştır
  • En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Heteroskedastisite için White TestiEkonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Eşikli ve Yumuşak Geçişli VAR (TVAR / STVAR)

Benzer yöntemler

ARCH Modeli (Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite)GARCH Modeli (Volatilite Tahmini)Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite (GARCH)Sağlam ARCH ModeliYapısal Kırılmalı ARCH ModeliFourier ARCH ModeliOtokorelasyon için Ljung-Box Q TestiBayes ARCH Modeli

İlgili referans kavramlar

Financial EconometricsEconometricsMatematiksel ve Nicel YöntemlerOlabilirlik Oranı TestleriEkonometrik ModellemeTek Denklemli Modeller • Tek Değişkenler

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — ARCH-LM Test (Engle's ARCH Lagrange Multiplier Test for Volatility Clustering). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/arch-lm-test · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Robert F. Engle
Year
1982
Type
Lagrange multiplier diagnostic test for conditional heteroscedasticity
Estimator
Auxiliary regression of squared residuals on their own lags; LM = n·R²
NullHypothesis
No ARCH effect (all lagged squared-residual coefficients are zero)
MinSample
30
Structure
time series
İlişkili yöntemler
Heteroskedastisite için Breusch-Pagan TestiÜstel GARCH (EGARCH)Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite (GARCH)GJR-GARCH (Asimetrik GARCH)En Küçük Kareler (EK) RegresyonuHeteroskedastisite için White Testi
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil