我也遇到了这个问题，同样也不知道怎么处理。
我看了看Stata 的说明，里面说可以用过ML function 来建立你自己的Garch 模型，然后通过调整其中的option 来试试看之类的。但是我现在还没有弄明白到底怎么搞。愁的要死

好的，谢谢你啊，我找找看。如果实在不行，我可能打算换方法了

你好想问下你这个问题解决了吗

你好想问下你这个问题解决了吗

1.arch解决极大似然值问题
        a. Help arch
        b.  find maximize option
        c. Technique,help technique,arch RDexpenditure, technique(bfgs) arch(1/1) garch(1/1)可以用
        d.   gtolerance(#)
        (999)可以指定为禁用渐变条件。如果优化器遇到重复的“（备份）”消息，梯度可能仍包含大量值，但无法找到可能性的上坡方向。使用此选项，通常可以获得结果，但是否找到了全局最大似然还不清楚。
        
        当最大化不顺利时，可以将最大迭代次数（参见[R]maximize）设置到优化器似乎卡住的点，并在该点检查估计结果。
        e.     from(init_specs)指定系数的初始值。ARCH模型可能对初始值敏感，并且可能具有与局部极大值相对应的系数值。通过一系列回归得到默认起始值，根据渐近理论，得出的结果对于b和ARMA参数是一致的，对于其余参数通常是合理的。然而，这些值可能并不总是可行的，因为似然函数不能在arch首先选择的初始值处求值。在这种情况下，当ARCH和ARMA参数初始化为零时，重新启动估计函数。有可能，但不太可能，即使是这些值也不可行，而且您必须自己提供初始值。