想请教一下matlab中garch模型的应用，下面有代码和数据。

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一共有88个数据，我想通过前66个数据建立一个garch模型，然后预测后22个数据，我照着matlab中的函数解释编的代码，但是出来的结果不知道是什么东西。。。求帮助啊~
y = xlsread('残差.xls');
Residuals = y - mean(y);
[H,pValue,stat,cValue] = archtest(Residuals,[10 15 20 ],0.05);%arch检验
%参数估算
ToEs*****l = garch(1,1);
[Es*****l,EstParamCov,logL,info] = estimate(ToEs*****l,y);
se = sqrt(diag(EstParamCov));%the estimate standard errors
%预测
rng('default')
[V,Y] = simulate(Es*****l,66);
Vf1 = forecast(Es*****l,22,'Y0',Y);
figure
plot(V,'Color',[.7,.7,.7])
hold on
plot(67:88,Vf1,'r','LineWidth',2);
title('Forecasted Conditional Variances')
legend('Observed','Forecasts with Presamples',...
  'Location','NorthEast')
hold off

残差.xls (29.5 KB)

2018-5-22 17:09:54 上传

数据

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又看了点资料，发现建立garch模型的目的是不是就是优化之前建立的回归模型（或其他模型）？让回归模型（或其他模型）的残差可以满足残差独立？