Winrats中Garch模型的估计问题？？

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各位老师、学长：
       为什么我用Winrats估计的线性模型、MVGARCH的系数和统计量是这样的（很多都是0）？是一开始数据导入的问题吗？
       谢谢！
OPEN DATA "E:\NData1.xls"
CALENDAR(D) 2013:1:2
ALL 2013:11:20
DATA(FORMAT=XLS,ORG=COLUMNS) 2013:01:02 2013:11:20 shibor sz qz
linreg shibor 2013:01:02 2013:11:20
# constant sz qz
Linear Regression - Estimation by Least Squares
Dependent Variable SHIBOR
Daily(5) Data From 2013:01:02 To 2013:11:20
Usable Observations    231      Degrees of Freedom   228
Centered R**2     1.000000      R Bar **2   1.000000
Uncentered R**2   1.000000      T x R**2     231.000
Mean of Dependent Variable      -0.000364272
Std Error of Dependent Variable  0.011686381
Standard Error of Estimate       0.000000000
Sum of Squared Residuals         1.64858e-33
Log Likelihood                    9019.38730
Durbin-Watson Statistic             1.889814
   Variable                     Coeff       Std Error      T-Stat     Signif
*******************************************************************************
1.  Constant                     0.000000     0.000000      0.00000  0.00000000
2.  SZ                           1.000000     0.000000      0.00000  0.00000000
3.  QZ                          -0.000000     0.000000      0.00000  0.00000000
*******************************************************************************
garch(p=1,q=1,mv=dcc,method=bfgs) / shibor sz qz
MV_GARCH, DCC - Estimation by BFGS
Convergence in     1 Iterations. Final criterion was  0.0000000 <=  0.0000100
Daily(5) Data From 2013:01:02 To 2013:11:20
Usable Observations    231
Log Likelihood                        NA
   Variable                     Coeff       Std Error      T-Stat     Signif
*******************************************************************************
1.  Mean(1)                   -3.6427e-04       0.0000      0.00000  0.00000000
2.  Mean(2)                   -3.6427e-04       0.0000      0.00000  0.00000000
3.  Mean(3)                    1.7649e-04       0.0000      0.00000  0.00000000
4.  C(1)                       1.3598e-04       0.0000      0.00000  0.00000000
5.  C(2)                       1.3598e-04       0.0000      0.00000  0.00000000
6.  C(3)                       1.4166e-07       0.0000      0.00000  0.00000000
7.  A(1)                           0.0500       0.0000      0.00000  0.00000000
8.  A(2)                           0.0500       0.0000      0.00000  0.00000000
9.  A(3)                           0.0500       0.0000      0.00000  0.00000000
10. B(1)                           0.4500       0.0000      0.00000  0.00000000
11. B(2)                           0.4500       0.0000      0.00000  0.00000000
12. B(3)                           0.4500       0.0000      0.00000  0.00000000
13. DCC(1)                         0.2000       0.0000      0.00000  0.00000000
14. DCC(2)                         0.2000       0.0000      0.00000  0.00000000

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关键词：WinRATS GARCH模型 winrat ARCH模型 GARCH 模型

我明白了 之前把两个变量的数据 写成相同的了 所以没有参数估计值
可恶的多重共线性啊~

请问楼主有没有winrats教程，，或者知道有哪本书有详细介绍winrats的吗，，新手，，要用bekk_garch,,一头雾水，，急求，，