> R<-read.table("D:\\Paper\\brent.txt")
> library(rugarch)
载入需要的程辑包：parallel

载入程辑包：‘rugarch’

The following object is masked from ‘package:stats’:

    sigma

> library(zoo)

载入程辑包：‘zoo’

The following objects are masked from ‘package:base’:

    as.Date, as.Date.numeric

> library(xts)
> RR<-R[,1:2]
> RC<-xts(RR,as.Date(1)-0:7036)
> library(rugarch)
> require(xts)
> spec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(0,0),include.mean = FALSE), variance.model =list(model ='realGARCH', garchOrder = c(1,1)),distribution.model="norm")
> setbounds(spec)<-list(alpha2=c(-1,1))
> fit =ugarchfit(spec, RC[,2], solver = 'hybrid', realizedVol=RC[,1])
Warning message:
In .makefitmodel(garchmodel = "realGARCH", f = .realgarchLLH, T = T,  :
rugarch-->warning: failed to invert hessian

> show(fit)

*---------------------------------*
*          GARCH Model Fit        *
*---------------------------------*

Conditional Variance Dynamics   
-----------------------------------
GARCH Model     : realGARCH(1,1)
Mean Model      : ARFIMA(0,0,0)
Distribution    : norm

Optimal Parameters
------------------------------------
        Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
omega   -1.00000          NA       NA       NA
alpha1   0.05000          NA       NA       NA
beta1    0.70000          NA       NA       NA
eta11    0.10000          NA       NA       NA
eta21    0.05000          NA       NA       NA
delta    1.00000          NA       NA       NA
lambda   0.54203          NA       NA       NA
xi      -9.41859          NA       NA       NA

Robust Standard Errors:
        Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
omega   -1.00000          NA       NA       NA
alpha1   0.05000          NA       NA       NA
beta1    0.70000          NA       NA       NA
eta11    0.10000          NA       NA       NA
eta21    0.05000          NA       NA       NA
delta    1.00000          NA       NA       NA
lambda   0.54203          NA       NA       NA
xi      -9.41859          NA       NA       NA

failed to invert hessian
LogLikelihood : -1.1

Information Criteria
------------------------------------

Akaike       0.0025863
Bayes        0.0103839
Shibata      0.0025837
Hannan-Quinn 0.0052725

Weighted Ljung-Box Test on Standardized Residuals
------------------------------------
                        statistic   p-value
Lag[1]                      1.797 1.800e-01
Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][2]     7.018 1.179e-02
Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][5]    29.001 6.043e-08
d.o.f=0
H0 : No serial correlation

Weighted Ljung-Box Test on Standardized Squared Residuals
------------------------------------
                        statistic p-value
Lag[1]                      974.8       0
Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][5]    2314.8       0
Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][9]    3787.7       0
d.o.f=2

Weighted ARCH LM Tests
------------------------------------
            Statistic Shape Scale P-Value
ARCH Lag[3]       NaN 0.500 2.000     NaN
ARCH Lag[5]       NaN 1.440 1.667     NaN
ARCH Lag[7]       NaN 2.315 1.543     NaN
Error in t.default(grad) : 参数不是矩阵

划线的是出错的地方，想问一下是错在哪里了？不太明白 请求大家的帮助