如何在R中使用mgarchbekk包？

我试图通过使用mgarchBEKK pachage来估计BEKK Garch模型，该模型是可用的

库（quantmod）
图书馆（rugarch）
图书馆（mgarchBEKK）
eps头（eps）
v1 v2
1 -0.001936598  0.001968415
2 -0.000441797 -0.002724438
3  0.003752762 -0.010221719
4 -0.004511632 -0.014637860
5 -0.001426905  0.010597786
6  0.007435739 -0.005880712
>尾部（eps）
v1 v2
1954 -0.043228944  0.0000530712
1955  0.082546871 -0.0028188110
1956  0.025058992  0.0058264010
1957  0.001751445 -0.0298050150
1958 -0.007973320 -0.0037243560
1959 -0.005207348  0.0012664230
##模拟贝克过程：
模拟您正在估计一个模型

这是什么意思？

引用我的统计学教授的话，哲学思想是“找到一个随机模型，它可能创造了观测序列。”

这正是mgarchBEKK正在做的。该型号正与您提供的数据（V1和V2系列）相匹配。简单地说，这意味着要尝试许多不同的参数组合，其中（在您的案例3968中）最适合的组合就是您在结果中看到的

我对长度为8596的3个时间序列也做了同样的处理。我的结果如下所示：

Number of estimated series :  25788 
Length of estimated series :  8596 
Estimation Time            :  3.258482 

所以估计序列的数量远远高于我使用的3个向量

估计值如下所示（因为这是一个双或多变量模型估计，所以您有参数矩阵，而不是一维GARCH模型中的单个值）：

就我所知，我无法描述这种装置背后的数学原理

我是统计学的新手，所以如果我说的任何话都是错的，请随时纠正我

Number of estimated series :  25788 
Length of estimated series :  8596 
Estimation Time            :  3.258482 

C estimates:
      [,1]      [,2]        [,3]
      [1,] 0.9797469 0.2189191 0.202451941
      [2,] 0.0000000 1.0649323 0.003050169
      [3,] 0.0000000 0.0000000 0.896492130

ARCH estimates:
        [,1]         [,2]        [,3]
        [1,]  0.29110077 -0.008445699 0.008570904
        [2,] -0.02109381  0.419092657 0.325321939
        [3,] -0.01280835 -0.057648910 0.482502301

GARCH estimates:
        [,1]        [,2]        [,3]
        [1,] -0.27770297  0.03587415 -0.73029389
        [2,] -0.05172256 -0.25601327  0.01918367
        [3,]  0.07945086  0.03364686 -0.50664759