楼主正解

我知道的有两个程序包可以做DCC，rmgarch和ccgarch。我这里贴上rmgarch的代码：
data <- read.csv("data.csv",header = T) #data.csv中有三个收益率数据,长度为1767个数据
library(rmgarch)
*下面这行表示指定每个单变量GARCH模型的特性，这里设置为均值为c,普通GARCH(1,1)-t分布
garch11.spec <- ugarchspec(mean.model = list(armaOrder=c(0,0)),variance.model = list(garchOrder=c(1,1),
                                                 model="sGARCH"),distribution.model = "std")
dcc.garch11.spec <- dccspec(uspec=multispec(replicate(2,garch11.spec)),dccOrder=c(1,1),distribution="mvt")
id <- seq(from=2,to=3534,by=2)  #方便后续提取数据
dcc.fit12 <- dccfit(dcc.garch11.spec,data=data[,1:2])   #对data中的第1，2列数据进行DCC估计
plot(dcc.fit12)  #这里有几个图可以选择，输入4就可以看到动态相关系数，或者直接输入命令plot(dcc.fit12,which=4)
#下面进行动态相关系数的提取
a12 <- dcc.fit12@mfit$R   #dcc得到的是S4类，所以需要用@提取，得到的a12是一个列表，是同期的相关系数2*2
a12 <- as.data.frame(a12)  #将列表转化为数据框  2*3534
a12 <- t(a12)                   #转置，得到3534*2，每一列数据基本是一样的
a12 <- a12[,1]                 #删掉其中一列，剩余的一列中有1767个1（相关系数本身）
a12 <- a12[id]                 #这里a12的奇数是1，偶数是相关系数，所有利用id提取。如果奇数是相关系数，偶数是1，可以类比进行
plot(a12,type="l",col="red") #到此结束了，可以将此图和上面plot(dcc.fit12,which=4)的结果进行对照

楼主您好，能否给我你的qq我的dcc_mvgarch模型的程序运行老是出错，有一些问题想请教您

亲，你也会解决了吗？

您好，请问您有ccgarch的程序吗？毕业论文要用到这个模型，但是不会，能不能发一份给我，万分感谢！

提取序列中的奇数或偶数位置的数值，这个代码我这里运行不了，另一问题是提取出的系数就是动态条件相关系数吗？从数值来看，反映在图上并不具有波动性