如何解决有没有一种方法可以使用 R 的 rugarch 包来保证 ARCH 类型模型的收敛？
我必须在 R 中使用各种 ARCH 类型的模型进行大量模拟。我找到的方法是使用 rugarch 包。所以我做了，但这样做我面临很多收敛问题。我解决了一些将求解器更改为“混合”的问题（迭代求解器，直到找到一个收敛），并解决了一些降低容差 (tol) 的问题。 但我钢铁面临收敛失败，例如当我的数据来自 IBOVESPA 指数从 10/03/01 到 1/04/04 (m/d/a) 不收敛。
suppressWarnings(getSymbols("^BVSP",env = .GlobalEnv,src = "yahoo",from = as.Date("2001-10-03"),to = as.Date("2004-01-04")))
Returns <- removeNA(ROC(Ad(BVSP),type="continuous"))
spec.gjrGARCH = ugarchspec(variance.model=list(model="gjrGARCH",garchOrder=c(1,1)),mean.model=list(armaOrder=c(1,1),include.mean=TRUE),distribution.model="std")
ugarchfit(Returns,spec=spec.gjrGARCH,solver = 'hybrid',solver.control = list(tol = 1e-10))
问题是，我必须应用超过数百个周期的 ARCH 类型模型，以及一个索引列表
- SP 500
- Ibovespa
- 日经 225
- STXE 600
- DAX
- CAC 40
- 富时 100 指数
- SMI
有没有办法使用 R 的 rugarch 包来实现这一点？
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