假设利用大盘指数收益率{Xt}的1000个历史数据进行建模，并得到了Garch（1,1）的参数值。
现在我想要用Garch得到第1001天的收益率X（1001）的预期分布。我的思路如下，不知道正确与否，还请各位大神给出意见。
问了一下计量老师，老师说是可以的。具体而言，X（1001）服从正态分布（当Garch假设服从正太分布时）。
假设Garch模型的结果是：Xt=0.5-0.8X(t-3)+残差项
所以第X（1001）的均值即为0.5-0.8X（998）。
现在的关键是求这个X（1001）的方差，按道理，残差项只要一步往前迭代就可以都用历史信息给求出来，而我们只需要知道Eviews给出的，在用极大似然发估计参数时用的h0的起点值即可。
不知道各位知不知道Eviews给的起点值是多少？
或者说我上述，由Garch得分布函数的思路正不正确，如果不正确的话，具体应怎样求呢？
谢谢。