我们选择了一个小的样本量。理想情况下,样本量应该更大,更容易发现GARCH效应。...- rep(nu., d) # 边缘自由度
est <- cbind(fitted = c(estimate, nu.), true = c(th, nu, nu.)) # 拟合与真实值
3 从拟合的时间序列模型进行模拟...从拟合的copula 模型进行模拟。...()
sim(fit\[\[j\]\], n.sim = n, m.sim = 1,
并绘制出每个结果序列(XtXt)。...apply(sim,fitted(x)) # 模拟序列
plot(X.., type = "l")