Plot 无法从dccfit（R）生成绘图

R版本：3.4.2

我正在使用rugarch和mgarch来规范模型，并将带有DCC的模型与我的数据相匹配。模型生成成功，但我无法生成绘图。以下是我的代码片段：

library(rugarch)
library(rmgarch)
da=read.table("d-msft3dx0113.txt",header=T)
MSFT.ret = da[,3]
GSPC.ret = da[,6]
MSFT.GSPC.ret = cbind(MSFT.ret,GSPC.ret)

garch11.spec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)), 
                      variance.model = list(garchOrder = c(1,1), 
                                            model = "sGARCH"), 
                      distribution.model = "norm")

dcc.garch11.spec = dccspec(uspec = multispec( replicate(2, garch11.spec) ), 
                       dccOrder = c(1,1), 
                       distribution = "mvnorm")

dcc.fit = dccfit(dcc.garch11.spec, data = MSFT.GSPC.ret)
dcc.fcst = dccforecast(dcc.fit, n.ahead=100)

plot(dcc.fcst) 

当我调用plot时，我得到以下错误：

plot(dcc.fcst)

进行打印选择（或0退出）：

条件平均预测（vs实现收益）

条件西格玛预测（vs已实现|回报|）

条件协方差预测

条件相关预测

具有预测条件密度VaR限制的EW投资组合图

选择：1

整数线错误（a=a，b=b，h=h，v=v，untf=untf，…）：
尚未调用plot.new

然后我给它一个新的绘图区域：

plot.new()
plot(dcc.fcst)

这给了我一个毫无帮助的情节：

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我也有同样的问题。我不知道为什么

plot（dcc.fic）

不能工作。所以我手动提取相关性和协方差

rcov

和

rcor

是提取我们所需内容的两个函数

plot(rcov(dcc.fit)[1,2,], type = "l", col = "blue", 
     main = "Conditional Covariance", xlab = "Time", 
     ylab = "Covariance")
plot(rcor(dcc.fit)[1,2,], type = "l", col = "purple", 
     main = "Conditional Correlation", xlab = "Time", 
     ylab = "Correlation")

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是的，我最后也做了类似的事情。但是，我无法在forecast上找到/提取预测间隔。。。不确定它们是否包含在预测输出中。