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开始学习自己用极大似然方法估计garch模型，下面是我写的代码，我写的极大似然估计结果与用garchFit函数估计的结果相差好大啊，不知道为什么，并且很明显是我的计算结果有问题，并且计算速度相当慢。但是我不知道问题出在哪里，是似然函数写错了？按理说结果应该不会相差很大啊？请高手指点。

##generate a time series based on garch(1,1) model##
h0<-0
sigma0<-1
ht<-h0
et<-sigma0
a<-0.1
b<-0.85
for(i in 2:10100){
ht[i]<-1+a*ht[i-1]+b*et[i-1]^2
et[i]<-rnorm(1,0,ht[i]^0.5)
}
rt<-et[-1:-100]
plot(rt,type="l")
library(fGarch)
m1<-garchFit(~1+garch(1,1),data=rt,trace=F)
lf<-function(pa){
c<-pa[1]
mu<-pa[2]
a<-pa[3]
b<-pa[4]
ht<-0##we can adjust this paramater##
N<-length(rt)-1
for(i in 2:length(rt)){
ht[i]<-mu+b*(rt[i-1]-c)^2+a*ht[i-1]
}
l<--0.5*N*log(2*pi) - sum(log(ht[-1])) - sum(0.5*(rt[-1] -c)^2/ht[-1])
result<-l
return(result)
}
library(maxLik)
A<-matrix(c(0,1,0,0,0,0,-1,-1),ncol=4,byrow=T)
B<-matrix(c(0,1),ncol=1)
est<-maxLik(lf,start=c(0,0.2,0,0.8),constraints = list(ineqA=A,ineqB=B))
est

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