各位老师好，最近我在做一个金融时间序列模型的实证研究，模型是Markov regime switching dynamic conditional correlation model，我是按照Billio and Caporin (2005)这一篇论文进行模型学习与参考的，我把它放在了附件里，因为网上现在找不到现成的可用源代码或者二进制程序包能对这个模型顺利进行计算，所以我自己尝试用R语言对这个模型进行编程。我写的是两个状态的MRS-DCC-GARCH，现在debug结束以后，能计算出来结果，而且每一个时刻上的状态概率不会出现超过(0,1)的情况，一共有六个参数估计值，分别是α1，β1，α2，β2，p11，p22，但是参数很不显著，最好的时候只能有两个参数显著，经常有几个值会出现标准误(se)、t-value为NaN(非值)的情况，因为Hessian matrix(黑塞矩阵)不能顺利求逆，导致出现有的参数的se和t-value为NaN。
所以我想请问下，出现上述这种NaN的情况会和什么因素有关？希望能听听大家的见解和想法，谢谢！