这个包要求因变量的标准差在1附近，一般来说把收益率乘以100变成百分数就能解决这个问题。
从你提供的截图来看，产生这个问题的直接原因是alpha + beta的值过于接近1，可能是上述原因导致。

在R语言中使用GARCH-MIDAS模型进行混频（即不同频率）数据分析通常涉及以下步骤：

1. **安装并加载所需包**：确保已经安装了`midasr`和`rugarch`包。如果没有安装，可以使用`install.packages("midasr")`和`install.packages("rugarch")`来安装。

2. **数据准备**：
   - 将月度经济政策不确定性（EPU）数据转换为适合MIDAS模型的格式。
   - 确保日度溢出指数时间序列数据与月度EPU数据在时间上对齐，以便进行混频回归分析。

3. **构建GARCH-MIDAS模型**：使用`rugarch`包中的函数创建一个GARCH-MIDAS模型对象。这通常涉及到定义模型的结构，包括均值方程（例如ARMA）和波动率方程中包含哪些变量及其参数设置。

4. **估计模型参数**：用你的数据拟合这个模型，得到参数估计结果。

5. **分析结果**：
   - 检查模型是否收敛。
   - 查看系数的显著性。
   - 分析模型残差以检查模型的有效性和假设（如正态性、独立性等）。

以下是一个简化的示例代码片段来展示如何在R中使用`rugarch`和`midasr`包进行GARCH-MIDAS分析：

```r
# 加载所需包
library(midasr)
library(rugarch)

# 假设你已经有了日度溢出指数数据（daily_data）和月度经济政策不确定性数据（monthly_epu）
# 这里假设数据已经正确对齐并准备就绪

# 创建GARCH-MIDAS模型对象
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH"),
                   mean.model = list(armaOrder = c(1, 0)),
                   distribution.model = "norm")

midas_spec <- ugarchspec(variance.model = list(model="gjrGARCH", garchOrder=c(1,1), external.regressors=monthly_epu))

# 拟合模型
fit <- ugarchfit(data=daily_data, spec=spec)

# 如果要包含月度数据，可以使用midasr包中的函数创建一个MIDAS回归对象，并将它与GARCH模型结合。
# 但请注意，rugarch和midasr的直接集成可能需要额外的步骤或自定义代码。

# 输出结果
summary(fit)
```

**注意**：上述示例假设你已经拥有了适当格式的数据。在实际应用中，你可能需要对数据进行预处理（例如平滑、归一化等）以满足模型要求，并且可能需要根据具体研究需求调整模型设置。

此外，请确保你的月度数据能够正确转换为适用于MIDAS回归的格式，这通常涉及到将月度值分配到相应的日间时间段。这个过程可能需要自定义函数或使用`midasr`包中的功能来实现。

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