当使用R软件进行BEKK-GARCH模型拟合时，通常会输出模型的系数估计值、标准误差和置信区间，但不会直接提供p值。要判断是否存在溢出效应，可以考虑以下几个步骤：

检查系数的符号和显著性：观察模型输出的系数估计值和标准误差，判断其符号和显著性。通常，如果系数估计值显著大于零，可能存在正溢出效应；如果系数估计值显著小于零，可能存在负溢出效应。标准误差可以用于判断系数估计值的显著性。

绘制条件方差图：通过绘制条件方差图，可以观察到时间序列数据的波动性模式。如果存在溢出效应，通常会表现为条件方差的突然增加或波动。

进行模型诊断：使用模型诊断方法，例如残差分析、ARCH效应检验等，来判断模型的拟合效果和残差的特征。如果存在溢出效应，可能会表现为残差序列中的异方差性或非线性特征。

进行假设检验：虽然R的输出中没有直接提供p值，但你可以使用统计检验方法对系数进行假设检验。例如，可以使用t检验或Wald检验来判断系数的显著性。

这是我在r中得到的结果

感谢感谢