在R中，我想将rugarch和stabledist / fBasics个包一起用于拟合一个单变量的时间序列对象，以建模为ARMA（1,1） - GARCH（1,1）过程将创新项/条件分布项建模为稳定分布。有办法吗？鉴于fBasics包允许具有dstable()函数，我猜测它将用于优化最大似然函数。
作为一个后续工作，假设它遵循相同的过程，将如何模拟x天向前返回的数千次迭代。 （我在这里使用函数rstable()猜测上面估计的参数。）
您可能认为任何其他可以更好地完成工作的软件包也很乐意被人看到。
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是的，您可以使用dstable和rstable，但它们来自 stabledist 包...
如果要估计稳定参数，可以使用
fBasics::stableFit(data, type="mle")
给你MLE估计，但通常需要几分钟来计算。
分位数方法更快，但精确度稍差（对于stableFit隐含，即不指定类型）。
然后，如果您得到拟合，则从result@fit$estiamte中提取结果估计值，并可以在rstable中使用它来绘制随机变量..