如何用t-garch（1,1）模型去估计一个边缘分布啊？请大家帮帮忙啊！

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我想要用t-garch（1,1）去拟合一个序列的边缘分布，这样写程序对吗？但拟合出来的图形怎么不一样呢？以下是我的程序，哪位同学，可以帮帮我，究竟怎么用t-garch（1,1）去描述一个边缘分布啊？在此谢谢大家了啊
R1= 100*(log(open(2:T))-log(open(1:T-1)));   收益率序列

% 判断序列R1是否存在自相关
[results] = lmtest1(R1,5);
% 某些p值小于<0.05，则R1存在自相关，因此可用armaxfilter函数估计该序列的误差

% 估计回归方程中的误差
options=optimset('LargeScale','on','display','on','Algorithm','active-set');
[parameters, errors, LLF , SEregression, stderrors, robustSE, scores, likelihoods]=armaxfilter(R1,1,1,1);

% ARCH效应检验——LM检验：检验残差/误差是否存在自回归条件异方差
[results1] = lmtest1(errors,5);
% 存在p值<0.05，故残差序列存在条件异方差，由此，可以建立GARCH相关模型。

% 用t-garch模型去拟合数据
[parametersT, likelihoodT, stderrorsT, robustSET, htT, scoresT] = fattailed_garch(errors , 1 ,1 , 'STUDENTST');
% htT:所估计的条件方差
%其中parametersT的值为，0.0279,0.0507,0.9441,8.3283


% 获取序列真正的条件方差
[x,h]=garchsimulate(2998,[.0083 .0039  .0040]',1,1);  %【】为3*1 矩阵
% h：实际的标准差

[x,h]=fattailed_garchsimulate([.0083 .0039  .0040] ',1,1,2998,'STUDENTST'); %students t

subplot(3,1,2);plot(1:2998,sqrt(htT),'g--',1:2998,sqrt(h),'r--');legend('Estimated Std Dev','Actual Std Dev');
% ht是所估计的标准偏差， h是实际的标准偏差
结果

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关键词：GARCH 边缘分布 ARCH RCH ARC 收益率 模型 如何 程序