执行
ibm=read.table(file="m-ibm2697.txt")
ibmln=as.matrix(log(ibm+1))  #净收益率转化为对数收益率
egarch=garchOxFit(formula.mean=~arma(1,0),formula.var=~egarch(1,1),series=ibmln)
语句后估计结果最后提示如下错误：

————“错误于scan(file, what, nmax, sep, dec, quote, skip, nlines, na.strings,  :
  scan()需要'a real', 而不是'.NaN'”

而且估计出来的参数值（如下）和您课堂视频的结果也有很大差异，还请方老师释疑


Maximum Likelihood Estimation (Std.Errors based on Second derivatives)
                  Coefficient  Std.Error  t-value  t-prob
Cst(M)               0.011524  0.0021052    5.474  0.0000
AR(1)                0.089023   0.036581    2.434  0.0152
Cst(V)               0.000000       .NaN     .NaN    .NaN
ARCH(Alpha1)        -0.024868    0.21767  -0.1142  0.9091
GARCH(Beta1)         0.997120  0.0013578    734.3  0.0000
EGARCH(Theta1)      -0.031396   0.024237   -1.295  0.1955
EGARCH(Theta2)       0.336492   0.072134    4.665  0.0000
No. Observations :       864  No. Parameters  :         7
Mean (Y)         :   0.01189  Variance (Y)    :   0.00439
Skewness (Y)     :  -0.22062  Kurtosis (Y)    :   5.05333
Log Likelihood   :  1122.293
Warning : To avoid numerical problems, the estimated parameter
Cst(V), and its std.Error have been multiplied by 10^4.
The sample mean of squared residuals was used to start recursion.
Estimated Parameters Vector :
0.011524; 0.089023; 0.000000;-0.024868; 0.997120;-0.031396; 0.336492


最近比较忙，所以没有听课，学习进程慢了很多。顺便问一下方老师，金融时间序列的高级课程什么时候能推出呢？