如题已经建立收益率的garch模型如何计算分位数？
Dependent Variable: LOGRET                               
Method: ML ARCH - Student's t distribution (BFGS / Marquardt steps)                               
Date: 10/19/15   Time: 08:43                               
Sample (adjusted): 2 1356                               
Included observations: 1355 after adjustments                               
Convergence achieved after 35 iterations                               
Coefficient covariance computed using outer product of gradients                               
Presample variance: backcast (parameter = 0.7)                               
GARCH = C(1) + C(2)*RESID(-1)^2 + C(3)*GARCH(-1)                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        z-Statistic        Prob.  
                               
        Variance Equation                       
                               
C        5.21E-05        3.03E-05        1.718750        0.0857
RESID(-1)^2        0.443004        0.231959        1.909839        0.0562
GARCH(-1)        0.813210        0.021832        37.24869        0.0000
                               
T-DIST. DOF        2.355394        0.226341        10.40640        0.0000
                               
R-squared        -0.003230            Mean dependent var                0.002828
Adjusted R-squared        -0.002489            S.D. dependent var                0.049776
S.E. of regression        0.049838            Akaike info criterion                -4.029660
Sum squared resid        3.365537            Schwarz criterion                -4.014275
Log likelihood        2734.095            Hannan-Quinn criter.                -4.023899
Durbin-Watson stat        1.789035