计算MSGARCH中预测波动率的回报

Question

我为标准普尔500亿美元的收益创建了MSGARCH模型，在这里我想将预测收益与更标准的GARCH（1,1）进行比较

对于GARCH（1,1），找到了提前1个步骤的预测波动率的回报；

garchfore <-ugarchforecast（garch_fit，n.ahead = 1）

yFor <-garchfore @ forecast $ seriesFor

我试图从MSGARCH的参数创建两个基础的GARCH（1,1）模型，但是这里缺少$ ar1和$ ma1参数。

是否有另一种方法可以根据MSGARCH的预测波动率和状态来计算收益？

Prediction.MSGARCH <- predict(object = fitML, nahead = 1L,     do.return.draw = FALSE)
Prediction.MSGARCH.Vol <- Prediction.MSGARCH$vol
Pred.ny <- tail(State(object = fitML, newdata = Prediction.MSGARCH.Vol)$Viterbi,1)