金融时间序列分析（Tsay）多元GARCH中的DVEC模型

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            蔡瑞胸的《金融时间序列分析》中第10章有个DVEC模型，因为找不到程序包，我自己编了一个估计DVEC（1,1）的程序，但是估计结果不是很理想，程序如下，请各位大神指教：
dvec<-function (rt)
{
    if (!is.matrix(rt))
        rt = as.matrix(rt)
    nT = dim(rt)[1]
    k = dim(rt)[2]
   
    mu = apply(rt, 2, mean)
   
    S = 1e-06
    S1 = -0.5
        A0 = matrix(c(0.3, 0.2, 0.2, 0.3), k, k)
        A1 = matrix(c(0.1, 0.02, 0.02, 0.1), k, k)
        B1 = matrix(c(0.8, 0.1, 0.1, 0.8), k, k)
              par = c(mu1 = mu[1], mu2 = mu[2],
              A011 = A0[1, 1], A021 = A0[2, 1], A012 = A0[2, 1], A022 = A0[2,2],   
              A11 = A1[1, 1], A21 = A1[2, 1], A12 = A1[2, 1], A22 = A1[2,2],   
              B11 = B1[1, 1], B21 = B1[2, 1], B12 = B1[2, 1], B22 = B1[2, 2])
                  
             c1 = c(mu1 = -10 * abs(mu[1]), mu2 = -10 * abs(mu[2]),
                A011 = A0[1, 1] * 0.2, A021 = A0[2, 1]* 0.2,
                A012 = A0[2, 1]* 0.2,  A022 = A0[2, 2] * 0.2,
                A11 = S, A21 = S1, A12 = S1, A22 = S,
                B11 = S, B21 = S1, B12 = S1, B22 = S)
            c2 = c(mu1 = 10 * abs(mu[1]), mu2 = 10 * abs(mu[2]),
                A011 = A0[1, 1]  * 1.1, A021 =A0[2, 1] * 1.1,
                A012 = A0[2, 1]* 1.1, A022 = A0[2, 2]* 1.1,
                A11 = 1 - S, A21 = -S1,  A12 = -S1, A22 = 1 - S,
                B11 = 1 - S, B21 = -S1,  B12 = -S1, B22 = 1 - S)
   mlikeG <- function(par, rt= rt) {
        nT = dim(rt)[1]
        k = dim(rt)[2]
        Cov1 = cov(rt)
                mu1 =  par[1]
                mu2 =  par[2]
                A011 = par[3]
                A021 = par[4]
                A012 = par[4]
                A022 = par[5]
                A11 = par[6]
                A21 = par[7]
                A12 = par[7]
                A22 = par[8]
                B11 = par[9]
                B21 = par[10]
                B12 = par[10]
                B22 = par[11]
            A0 = matrix(c(A011, A021, A012, A022), k, k)
            A1 = matrix(c(A11, A21, A12, A22), k, k)
            B1 = matrix(c(B11, B21, B12, B22), k, k)
            res = cbind(rt[, 1] - mu1, rt[, 2] - mu2)
           
            Sig = matrix(c(Cov1), 1, 4)    #初始协方差矩阵  
      
        library(mvtnorm)
              
        llike = 0
        for (t in 2:nT) {   
            at=as.matrix(res[t-1,],nrow=2,ncol=1)
            Sigt = A0 + A1*(at%*%t(at))+ B1 * matrix(Sig[t - 1, ], k, k)  
            Sig = rbind(Sig, c(Sigt))  
      
            d1 = dmvnorm(res[t, ], mean = rep(0, k), Sigt, log = TRUE)
            llike = llike - d1
        }
        llike
    }               #似然函数
  fit = nlminb(start = par, objective = mlikeG, rt = rt,lower = c1, upper = c2)
  est=fit$par
dvec<-list(estimation=est,Sigma=Sig)
}
估计结果中的矩阵应该是对角矩阵，可是我的输出结果不是对角矩阵，研究了很久，还是没做出来，只能求助给位大神了，谢谢！如果有程序，希望能分享一下，急用啊，谢谢~~~

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关键词：金融时间序列分析 多元GARCH 时间序列分析 金融时间序列 GARCH 模型

你这个程序的设置参数的初始值、上下界的个数与估计的参数个数不匹配！