終値のログ リターンがあり、GARCH(1,1) モデルを使用してこれらのログ リターンのボラティリティを予測しようとしています。したがって、これまでのところ次のコードがありますが、予測の値が正しくありません。
library(quantmod)
library(tseries)
library(fGarch)
r = Data[indexStart:indexEnd] # Log Returns
fgarch.fitted = fGarch::garchFit(~ garch(1,1), data = as.zoo(na.omit(r)),trace = FALSE)
predict(fgarch.fitted, n.ahead = 1,doplot=F)[3]