bekk结果疑问

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用R运行出来以后 出现下面的结果：    请问哪个是矩阵A  、 B 、  C ，均值方程的系数是不是没有？望各位高手解答。谢谢啊！！！
$order
GARCH component  ARCH component
              1               1
$estimation
$estimation$par
[1]  1.26146468  0.08039283  0.87139155  0.01429296  0.61738383  0.47193869
[7]  0.13670929  0.20502130 -0.10264934  0.37376946 -0.30694912
$estimation$value
[1] 3950.515
$estimation$counts
function gradient
     501       NA
$estimation$convergence
[1] 1
$estimation$message
NULL
$estimation$hessian
。。。。。。。。
$asy.se.coef
$asy.se.coef[[1]]
         [,1]       [,2]
[1,] 14.30985 14.0029233
[2,]  0.00000  0.2742059
$asy.se.coef[[2]]
         [,1]     [,2]
[1,] 1.520330 1.472105
[2,] 1.585816 1.537394
$asy.se.coef[[3]]
          [,1]      [,2]
[1,] 0.5461276 0.1753304
[2,] 0.6594323 0.2371448

$est.params
$est.params$`1`
         [,1]       [,2]
[1,] 1.261465 0.08039283
[2,] 0.000000 0.87139155
$est.params$`2`
           [,1]      [,2]
[1,] 0.01429296 0.4719387
[2,] 0.61738383 0.1367093
$est.params$`3`
           [,1]       [,2]
[1,]  0.2050213  0.3737695
[2,] -0.1026493 -0.3069491

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关键词：bekk Convergence Estimation Component function 结果 疑问 bekk

R package "mgarch"
matlab toolbox Ucsd_garch
都没有conditional mean equation
因为数据都已事先处理.
[parameters, .....] = full_bekk_mvgarch(data,p,q, BEKKoptions)
    data - A zero mean t by k vector of residuals from some filtration

如果你需要conditional mean equation
就用s-plus
跑出的结果,可能更适合去理解.
底下是例子

%%%%%%in matlab
      0.0895     -0.0204      0.1274      0.1987      -0.1812     0.0729   
      0.3619      0.9776      0.0534     -0.0200       0.9169

######in s-plus
bekk=mgarch(y~-1, ~bekk(1,1))

bekk$coef
                      COEF
       A(1, 1)  0.09397350
       A(2, 1) -0.01728920
       A(2, 2)  0.12951584
ARCH(1; 1, 1)  0.20703205
ARCH(1; 2, 1) -0.17501221
ARCH(1; 1, 2)  0.06207963
ARCH(1; 2, 2)  0.36299024
GARCH(1; 1, 1)  0.97544367
GARCH(1; 2, 1)  0.05209714
GARCH(1; 1, 2) -0.01631104
GARCH(1; 2, 2)  0.91769227

######in s-plus include conditional mean
bekk=mgarch(y~1, ~bekk(1,1))

Coefficients:
                        
          C(1)  0.02087
          C(2)  0.03257
       A(1, 1)  0.09759
       A(2, 1) -0.01035
       A(2, 2)  0.12927
ARCH(1; 1, 1)  0.21222
ARCH(1; 2, 1) -0.17089
ARCH(1; 1, 2)  0.05736
ARCH(1; 2, 2)  0.36167
GARCH(1; 1, 1)  0.97385
GARCH(1; 2, 1)  0.05036
GARCH(1; 1, 2) -0.01490
GARCH(1; 2, 2)  0.91893


你说的A,B,C代表什么,总该注明一下吧
A: Arenas  ?
  B: Bryant   ?
  C: Carter   ?

2# epoh   H=CC'+A(&&')A+BHB'     公式写得不是很清楚    反正指的就是  反映 自身波动 和波动溢出的系数

数学式子不好表达
请看 page 516/1016
modeling financial time series with s-plus.pdf

谢谢大师指点

epoh 发表于 2011-7-5 11:51
R package "mgarch"
matlab toolbox Ucsd_garch
都没有conditional mean equation
因为数据都已事先处理.
[parameters, .....] = full_bekk_mvgarch(data,p,q, BEKKoptions)
    data - A zero mean t by k vector of residuals from some filtration

如果你需要conditional mean equation
就用s-plus
跑出的结果,可能更适合去理解.
底下是例子

%%%%%%in matlab
      0.0895     -0.0204      0.1274      0.1987      -0.1812     0.0729   
      0.3619      0.9776      0.0534     -0.0200       0.9169

######in s-plus
bekk=mgarch(y~-1, ~bekk(1,1))

bekk$coef
                      COEF
       A(1, 1)  0.09397350
       A(2, 1) -0.01728920
       A(2, 2)  0.12951584
ARCH(1; 1, 1)  0.20703205
ARCH(1; 2, 1) -0.17501221
ARCH(1; 1, 2)  0.06207963
ARCH(1; 2, 2)  0.36299024
GARCH(1; 1, 1)  0.97544367
GARCH(1; 2, 1)  0.05209714
GARCH(1; 1, 2) -0.01631104
GARCH(1; 2, 2)  0.91769227

######in s-plus include conditional mean
bekk=mgarch(y~1, ~bekk(1,1))

Coefficients:
                        
          C(1)  0.02087
          C(2)  0.03257
       A(1, 1)  0.09759
       A(2, 1) -0.01035
       A(2, 2)  0.12927
ARCH(1; 1, 1)  0.21222
ARCH(1; 2, 1) -0.17089
ARCH(1; 1, 2)  0.05736
ARCH(1; 2, 2)  0.36167
GARCH(1; 1, 1)  0.97385
GARCH(1; 2, 1)  0.05036
GARCH(1; 1, 2) -0.01490
GARCH(1; 2, 2)  0.91893


你说的A,B,C代表什么,总该注明一下吧
A: Arenas  ?
  B: Bryant   ?
  C: Carter   ?

怎样查看各个系数的P值？