我一直在使用尺寸为3,4和5的BEKK（1,1）模型进行时间序列分析。得到的反馈包括一个模拟 研究。为了信任我获得的结果，我想通过仿真表明，BEKK模型参数的估计对于本文中考虑的样本量也很有效。我想证明分布理论可以应用于我的样本量。
我想调查样本量是否足以应用渐近结果？
方法：
我希望在尺寸为3的情况下从拟合模型生成数据， 样本大小为3000。通过将BEKK模型拟合到生成的数据集来估计参数，并重复此步骤（例如10000次）。然后，对于每个可以构造采样分布的参数，我获得10000个估计量，然后将其与渐近分布进行比较。
然后对第4维和第5维重复此过程。
#I've been using the mgarchBEKK package when creating my BEKK models.
#The package provides the example below as help for simulation:
## Simulate series:
simulated <- simulateBEKK(2, 1000, c(1,1))
## Prepare the matrix:
simulated <- do.call(cbind, simulated$eps)
## Estimate with default arguments:
estimated <- BEKK(simulated)
无论如何我都不是R的大师。所以我不太确定如何编写上面描述的过程。
非常感谢您的帮助：）