做GARCH模型的，最好用R引用OX软件，那个做GARCH功能很强大

to estimate gjr-garch(1,1):

library(fGarch)
gjr11 <- garchFit(~aparch(1,1), delta=2, include.delta=FALSE, data=your_index_log_return)

read the help and the code if you need to extend

3# iid_garch

呃，先谢过了！！！！
不过这个我试过的，但是还是不会往里面加dummy和其他变量的说lol
因为不太会写 for() 和 ifelse 这些...
T_T
能进一步帮一把吗？谢啦谢啦

https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2008-April/158763.html

garch.gjr <- function(par,y,iterate=TRUE)

{

T<-length(y)
mu0<-par[1]
a0<-par[2]
a1<-par[3]
a2 <-par[4]
b1 <- par[5]

e <- s2 <- numeric(T)
s2[1] <- var(y)
e[1] <- y[1]-mu0
l<-0

for(t in 2:T)
{
  e[t] <- y[t]-mu0
  s2[t] <- a0+a1*e[t-1]^2+b1*s2[t-1] + ifelse(e[t-1]<0, a2*e[t-1]^2, 0)
  l <- l -0.5*log(2*pi*s2[t])-0.5*e[t]^2/s2[t]

  if(s2[t]>10000) return(10000)

}

if(iterate) return(-l)
else return(list(loglik=l,sig2=s2,res=e/sqrt(s2)))
}

y<-data
par0<-c(0,0.038,0.051,0.058,0.991)
# you need to put good initial parameter values
a<-nlm(garch.gjr,par0,y=y,hessian=TRUE)
se <- sqrt(diag(solve(a$hessian)))

这个方法可行的~但是接下去一步，怎么把拟合后残差搞出来有是问题了，举步维艰。。