#example from s-plus:

module("finmetrics")
mod = garch(hp.s~1, ~garch(1,1),cond.dist="gaussian")  
summary(mod)
#Estimated Coefficients:
#-------------------------------------------------
#              Value  Std.Error t value   Pr(>|t|)
#       C 0.00046317 4.646e-004  0.9969 3.189e-001
#       A 0.00005141 8.978e-006  5.7255 1.188e-008
# ARCH(1) 0.10000000 8.115e-003 12.3228 0.000e+000
#GARCH(1) 0.80000000 2.172e-002 36.8356 0.000e+000

#if we obtain the hessian matrix then
#we can compute the Standard Errors

hessian=mod$cov$B
#observed Fisher information matrix=invert the Hessian
oi=solve( hessian)

se<-sqrt(diag(oi))  #Std.Error
se
#[1] 4.646089e-004 8.978495e-006 8.115018e-003 2.171813e-002

tvalue=as.vector(mod$coe/se)   #t value
tvalue
#[1]  0.9968967  5.7255181 12.3228314 36.8355882

pvalue=(1-pnorm(abs(tvalue)))*2 #p value
pvalue
#[1] 3.188147e-001 1.031186e-008 0.000000e+000 0.000000e+000

summary里的都有具体的结果，好好看看帮助

2# hante865
呃 那个我知道~
我是想知道它的原理，因为我要对GARCH进行一些变化啊~！
模型的估计没有问题，纠结的是参数的显著性检验不知道如何着手！

谢谢~~~~~~~

2# epoh
非常感谢epoh大哥的帮忙~  ！
谢谢了！