如何将我的GARCH模型拟合到R中的时间序列？

Question

我对R完全陌生，我正在尝试开发gjr-Garch（1,1）来预测政府债券的收益率。

所以我用以下方式指定了模型：

garch_test <- ugarchspec(variance.model = list(model = "gjrGARCH", garchOrder = c(1,1)),
                         mean.model = list(armaOrder = c(0, 0)), 
                         distribution.model = "std")

，并希望将其拟合为以下数据集：

garch_test_fit <- ugarchfit(spec = garch_test, data = Obs_per_parkinson_var)

但是我收到错误消息：

  

.extractdata（data）中的错误：（列表）对象无法强制执行   输入“ double”

我的数据包含债券的日期和方差，类别为："tbl_df" "tbl" "data.frame"

有人可以帮我吗？

Answer 1

#If the ACF of your data shows that your data has general autoregressive conditional heteroskedasticity then use the code below:
install.packages("tseries")
library(tseries)
your.garch.model <- garch(data = Obs_per_parkinson_var, order=c(1,1), grad = "numerical", trace = FALSE)