做ARMA-Garch，代码如下：
spec_m6 <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH",
                                            garchOrder = c(1, 1),
                                            submodel = NULL,
                                            external.regressors = NULL,
                                            variance.targeting = FALSE),
                      mean.model     = list(armaOrder = c(0, 0),
                                            external.regressors = NULL),
                      distribution.model="sstd",
                      start.pars = list(),
                      fixed.pars = list())
garch_m6 <- ugarchfit(spec = spec_m6, data = m6, solver.control = list(trace=0))

运行结果出现警告：Warning message:
In .makefitmodel(garchmodel = "sGARCH", f = .sgarchLLH, T = T, m = m,  :
rugarch-->warning: failed to invert hessian

garch_m6结果出现空值：
> garch_m6

*---------------------------------*
*          GARCH Model Fit        *
*---------------------------------*

Conditional Variance Dynamics        
-----------------------------------
GARCH Model        : sGARCH(1,1)
Mean Model        : ARFIMA(0,0,0)
Distribution        : sstd

Optimal Parameters
------------------------------------
        Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
mu       -0.0016          NA       NA       NA
omega     0.0000          NA       NA       NA
alpha1    0.0000          NA       NA       NA
beta1     0.9990          NA       NA       NA
skew      1.0202          NA       NA       NA
shape    59.9998          NA       NA       NA

Robust Standard Errors:
        Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
mu       -0.0016          NA       NA       NA
omega     0.0000          NA       NA       NA
alpha1    0.0000          NA       NA       NA
beta1     0.9990          NA       NA       NA
skew      1.0202          NA       NA       NA
shape    59.9998          NA       NA       NA

failed to invert hessian
LogLikelihood : 523.7385

Information Criteria
------------------------------------
                    
Akaike       -5.1774
Bayes        -5.0784
Shibata      -5.1791
Hannan-Quinn -5.1373

Weighted Ljung-Box Test on Standardized Residuals
------------------------------------
                        statistic p-value
Lag[1]                  0.0004418  0.9832
Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][2] 0.0710942  0.9404
Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][5] 0.9238316  0.8767
d.o.f=0
H0 : No serial correlation

Weighted Ljung-Box Test on Standardized Squared Residuals
------------------------------------
                        statistic p-value
Lag[1]                     0.6589  0.4169
Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][5]    0.8590  0.8907
Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][9]    1.6704  0.9405
d.o.f=2

Weighted ARCH LM Tests
------------------------------------
            Statistic Shape Scale P-Value
ARCH Lag[3]    0.2434 0.500 2.000  0.6218
ARCH Lag[5]    0.2664 1.440 1.667  0.9491
ARCH Lag[7]    0.5410 2.315 1.543  0.9745
Error in t.default(grad) : 参数不是矩阵


请教大神是什么原因？怎么解决？