Question

我有一个包含3个资产回报的数据集。我想预测样本外时期的VaR。我使用包rmgarch并假设为多t分布。我写的代码如下：

    spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH"), 
    distribution.model = "norm")
    spec_m_gar <- multispec(c(spec, spec, spec))
    spec_m_dcc <- dccspec(spec_m_gar, distribution = "mvt")
    roll_m_dcc <- dccroll(spec_m_dcc, X_SOFT, n.ahead = 1, 
    forecast.length = 2000, refit.every = 66, refit.window = "moving", 
    cluster = cluster)

现在我想提取多t分布的自由度，我试图使用

    rshape(roll_m_dcc)

但是我收到了这个错误：colnames<-中的错误（*tmp*，值= c（＆＃34; roll-1＆＃34;，＆＃34; roll-2＆＃34;，＆＃34; roll-3＆＃34;，：试图设置＆＃39; colnames＆＃39;在少于两维的物体上

另外，我不明白＆＃34; dccspec＆＃34;功能很好。对于＆＃34; ugarchspec＆＃34;的第一个规范，＆＃34; distribution.model＆＃34;确切意思是因为有＆＃34; distribution =＆＃34; mvt＆＃34; ＆＃34;在＆＃34; dccspec＆＃34;已经。

非常感谢您的帮助!!!

如何通过dccroll（）

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