模型预检验：平稳性与ARCH效应检验结果

（一）平稳性检验

如果一个时间序列具有单位根，说明它为非平稳时间序列。如果经过一阶差分后变为平稳序列不存在单位根，则成为一阶单整，记为I（1）。做GARCH检验的一个前提就是时间序列平稳。最常见的平稳性检验方法就是ADF检验法。检验结果见表4.3，人民币/美元汇率收益率序列为平稳性序列。

表4.3　ADF检验结果

（二）相关性检验

如果一个时间序列序列是随机游走序列，则说明该序列为白噪声序列，自相关系数，偏自相关系数(www.xing528.com)

说明残差序列之间是独立的。否则，存在自相关[113]。通过序列的自相关和偏自相关函数图可以看出序列是否相关，可以通过QQ检验进行。检验结果见附录2，从图中可以看出第10阶、第15阶、第17阶都超出了虚线区域，且Q统计量的P值都小于1%，说明在1%的显著性水平下，拒绝原假设，人民币汇率收益率序列存在自相关。

（三）ARCH模型检验

时间序列的GARCH效应（即异方差性），因为根据AIC准则，最佳滞后阶数位1可以使用ARCH（1）检验，检验结果见附录4，根据结果可以看出，检验的相伴概率0.00，在1%的显著性水平下拒绝不存在ARCH效应的原假设，说明人民币汇率收益率存在ARCH效应。

下面我们检验上式（4.16）是否存在条件异方差。从检验结果（见附录4）可以看出，自相关和偏自相关系数均不为零，而且Q统计量也非常明显，所以拒绝原假设，认为人民币汇率收益时间序列存在条件异方差，所以接下来我们使用GARCH模型进行波动率的分析。