对2个变量进行MGARCH-BEKK(1,1)模型检验，检验结果见下方。有几个问题想请教各位大神：
1、最优滞后期是6，程序写的对吗？
2、MGARCH-BEKK(1,1)得出的估值参数应该是13个还是17个？
3、如果在程序中把RU和RS的位置互换，得出的结果会不一样，这是为什么呢？4、检验结果中的前6行分别是什么意思？

OPEN DATA"E:\winrats7xls.xls"

DATA(FORMAT=xls,ORG=COLUMNS) 1 2693Ru Rs

system(model=var1)

variables Ru Rs

lags 6

det constant

end(system)

garch(p=1,q=1,model=var1,mv=bekk,pmethod=simplex,piters=10,hmatrices=hh,rvectors=rr)/ Ru Rs

MV-GARCH, BEKK - Estimation by BFGS

Convergence in    91 Iterations. Final criterion was  0.0000022 <=  0.0000100

Usable Observations   2687

Log Likelihood                   22619.05515127

  Variable                    Coeff       Std Error      T-Stat    Signif

*******************************************************************************

1. RU{6}                    0.013937368  0.018157691      0.76757 0.44274043

2. RS{6}                    -0.001035040  0.000843457     -1.22714 0.21976957

3. Constant                -0.000035904  0.000013837     -2.59474 0.00946632

4. RU{6}                   -0.016561631  0.264883843     -0.06252 0.95014545

5. RS{6}                    -0.045091461  0.017341472     -2.60021 0.00931669

6. Constant                 0.000232153  0.000291859      0.79543 0.42636406

7. C(1,1)                   0.000098929  0.000016236      6.09311 0.00000000

8. C(2,1)                  -0.001801960  0.000225770     -7.98141 0.00000000

9. C(2,2)                  -0.000000012  0.000321824-3.62027e-05  0.99997111

10. A(1,1)                    0.447628153  0.048931349      9.14809 0.00000000

11. A(1,2)                    0.235613795  0.249691029      0.94362 0.34536316

12. A(2,1)                   -0.011660973  0.001194931     -9.75870 0.00000000

13. A(2,2)                    0.271620178  0.020519908     13.23691 0.00000000

14. B(1,1)                    0.888258447  0.021836773     40.67718 0.00000000

15. B(1,2)                   -0.184374236  0.114427704     -1.61127 0.10712030

16. B(2,1)                    0.003411092  0.000202313     16.86049 0.00000000

17.B(2,2)                   0.958899889  0.005820574    164.74318 0.00000000