我也是用r做出来bekk结果不会分析

用{mgarchBEKK}做的模型
bekk<-BEKK(eps, order = c(1, 1), params = NULL, fixed = NULL, method = "BFGS",verbose = F)
操作界面右上角DATA栏点击模型（“bekk”），会出现模型的估计结果，est.params是各矩阵的参数，asy.se.coef是参数对应的标准误差，参数/标准误差可以得到t值~
其他估计结果的缩写对应的内容在manual（附件）里有写~

在R中使用`rugarch`包或者`rmgarch`包可以更方便地估计多变量GARCH模型，如BEKK-GARCH，并直接获取系数的t统计量和p值。下面是一个示例步骤，用于说明如何使用`rmgarch`包来实现：

1. **加载所需的R包**：首先需要安装并加载`rmgarch`和其他相关包。

   ```r
   library(rmgarch)
   ```

2. **数据准备**：使用你的数据（这里以示例的模拟数据为例）。

   ```r
   sim = mvBEKK.sim(series.count = 2, T = 1669)
   eps = data.frame(sim$eps[[1]], sim$eps[[2]])
   ```

3. **模型设定**：定义GARCH模型。在`rmgarch`包中，多变量GARCH模型可以使用`mvt.GARCHspec`或`mcs.GARCHspec`等函数来指定。

   ```r
   spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1,1)),
                      mean.model = list(armaOrder = c(0,0), include.mean = FALSE),
                      distribution.model = "norm")
   specs <- multispec(replicate(2, spec))
   respec <- mcs.GARCHspec(varorder = matrix(c(1,0, 0,1), ncol=2),
                           uspec = specs)
   ```

4. **模型估计**：使用`ugarchfit`来拟合多变量GARCH模型，并将数据作为输入。

   ```r
   fit <- ugarchfit(data = eps, spec = respec)
   ```

5. **结果分析**：`ugarchfit`的结果中会包含系数的t统计量和p值。你可以通过打印`fit`对象或者使用`coef`函数来获取这些信息。

   ```r
   summary(fit)

   coef(fit)
   ```

在summary输出中，你将看到每个参数估计的t统计量及其相应的p值，这有助于进行模型系数显著性的检验。请根据你的具体需求调整上述代码中的参数设置和数据输入。

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