大家好，妹纸我第一次发帖，实在是因为卡壳卡得写不下去了呀呜呜呜。

在论坛上找到了jump-garch的主函数，贴给大家看一看

function [LCL,CL] = jumpgarchfun(initial,data)
%   These are application programs. The first uses only the jumpgarch function and does constant
%   intensity jump GARCH models
%   Replication of constant intensity models from Chan and Maheu(2002), "Conditional
%   Jump Dynamics in Stock Market Returns", JBES, vol 20, no. 3, 377-389.
%   Constant intensity jump model (table 2)
%   该程序不考虑滞后项，该程序仅为一个主程序，优化条件及参数初始值由作者自行给定
    T = size(data,1);
    if max(max(isnan(data)))==1 || max(max(isinf(data)))==1
       error('data is NaN or inf')
    end
%   定义参数
    mu = initial(1);%mu
    omega = initial(2);
    alpha = initial(3);%alpha
    beta = initial(4) ;%beta
    delta = initial(5);
    theta = initial(6);
    lambda = initial(7);
%   计算残差序列     
    r = data;   % data为收益率数据
    %若考虑收益率滞后阶，则可以在定义参数部分引入滞后阶系数，那么u = r - mu -a_1r1-a_2r2等等;
    %r1 = [0;r(1:end-1)];
    %r2 = [0;0;r(1:end-2)];
    u = r - mu;  % u为残差
%   计算方差序列
    h = zeros(T,1);
    h(1,1) = var(u);           %h（1,1）作为条件方差的初始值，也可以考虑设定为无条件方差，但是不同的GARCH形式会有不一样的无条件方差，这一点请注意。
    %alpha = a^2/(1+a^2+b^2);  %若令alpha = a^2/(1+a^2+b^2)，则参数alpha无约束
    %beta = b^2/(1+a^2+b^2);   %若令beta = b^2/(1+a^2+b^2)，则参数beta无约束
    for i = 2:T
        h(i,1) = omega+alpha*u(i-1)^2+beta*h(i-1,1);
    end
    [LCL,CL] = jumpgarch(u,h,lambda,delta,theta);


关键就是！初始值：
mu = initial(1);%mu
    omega = initial(2);
    alpha = initial(3);%alpha
    beta = initial(4) ;%beta
    delta = initial(5);
    theta = initial(6);
    lambda = initial(7);

这7个初始值的要怎么估计和计算呀？
第一个我知道，应该是收益率的均值，那之后的呢？这些各个参数不都是估计出来的么？要怎么估计啊？


请各位大神不吝赐教啊啊啊~~小女子在这里谢谢大家了T.T