用R做GARCH—t模型
>r<-diff(lnp)
> r
   [1]  3.222688e-04  1.734863e-04 -2.478468e-04  1.611074e-04 -3.098450e-04
   [6]  3.718647e-05  3.470071e-04 -2.106685e-04 -4.834661e-04 -3.719938e-05
  [11] -2.480313e-04  6.201358e-05 -1.240310e-04 -1.488575e-04 -5.956518e-04
  [16]  7.447588e-05 -2.606898e-04  1.613874e-04 -5.214994e-04 -5.466246e-04
  [21]  6.213148e-05  4.970241e-05  1.739390e-04 -2.484657e-05 -1.242421e-04
……
> m1<-garchFit(~garch(1,1),data=r,trace=F,cond.dist="std")
错误于solve.default(fit$hessian) :
  系统计算上是奇异的: 倒条件数=3.54886e-21
> summary(m1)

但，如果对收益率数据｛r｝做处理：1000*r 时，却不显示上面的错误，请问这是因为R里面精度设置的问题，还是数据的问题？