如题，我现在打算利用GARCH和EVT-GARCH (Frey/McNeil)模型检测FX volatility的预测性（Hourly FX rate based)
5年多的数据分为23394 Observation （In sample），14458个（out-of-sample）。我的out-of-sample是紧紧跟在in sample后面的历史数据


以Yen/USD为例，我取Hourly spot rate的Log Return，这里可以把他的绝对值看为其volatility （Conditional Mean=0）
然后用YenGarch = garch(YenInSample)
结果如下：
FUNCTION    -5.638086e+04   RELDX        1.397e-05
FUNC. EVALS      58         GRAD. EVALS      26
PRELDF       2.617e-11      NPRELDF      2.617e-11

     I      FINAL X(I)        D(I)          G(I)

     1    2.370457e-04     1.000e+00    -2.608e+02
     2    1.191281e-01     1.000e+00    -3.777e-01
     3    8.195466e-01     1.000e+00    -7.353e-01

效果良好，然后我要放到Out-of-sample里面做检验。
在上面我已经得出w, alpha, beta的值，我理解的这个检测就是我利用已有的GARCH公式做一个和out-of-sample同样长度的一组预测值，然后比较预测值与历史数据的差值。对吗？
请各位指教。
还有这个预测值是
1 根据out-of-sample里t=1时刻的实际std来预测t=2时刻的std预测值，然后利用t=2时刻的std预测值来预测t=3时刻的std预测值？还是利用t=2时刻的实际std来预测
t=3时刻的std预测值？依次类推至t=n
2 或者是我是利用In sample里最后一个数来预测


一组和out-of-sample同样长度的预测值，总是用t时刻的预测值在预测t+1时刻的预测值？

理论上的ok了 如果我用R做这个Out-of-sample检测的话应该加载那个数据包，哪个命令？
还有ETV-GARCH？这个也很新的说 不知道该怎么做。

诚心求教