我正在尝试估计 R 中均值的多元 GARCH。该练习的目的是计算价格风险对价格水平的影响（CAPM 类似于为那些更熟悉金融经济学文献的人设置的设置）。这是模型设置：
p_{t} = beta_0 + beta_1 p_t-1 + delta x_t + gamma V_t + epsilon_t
epsilon | I_{t-1} ~ N(0, H_t)
H_t = C'C + A' epsilon_t-1 epsilon_t-1' A + B' H_t-1 B
V_{t} = f(H_t)
这里 p_t 是一个 2 * 1 的价格向量，比如 price1 和 price2。p_t-1 是 AR 项，x_t 是外生回归量，V_t 是代表价格风险的项向量。我想对 V_t = vech(H_t) 建模，其中 vech(H_t) 是一个 3*1 向量，由 3 个项组成：价格 1 的方差、价格 2 的方差以及价格 1 和 2 的协方差。
我试图按照 DCC-MGARCHX 方法使用 rmgarch 包对此进行编码。但我不确定我是否可以使用包的功能正确编码。这是我的代码片段，以及我遇到的错误：
unispec.n <- multispec(replicate (2, ugarchspec(mean.model=list(armaOrder=c(1,0),archm= TRUE, archpow=2))))
multf <- multifit(unispec.n, rX)
spec1 <- dccspec(uspec= unispec.n, dccOrder=c(1,1), distribution='mvnorm')
fit1 <- dccfit(spec1, data=rX, fit.control= list(eval.se = TRUE), fit =multf)
ugarchfilter-->错误：参数名称与规范不匹配预期参数为：mu ar1 archm omega alpha1 beta1 错误：退出另外：警告消息：In setfixed<-( *tmp*, value = as.list(mpars[which(midx[, i] = =：固定值中无法识别的参数：伽玛...忽略
即使没有错误，我也不相信这是将价格风险建模为平均模型的正确方法。欢迎任何帮助。我也愿意探索R以外的软件。谢谢！