r - Eviews と R (rugarch) で GARCH-M モデルを推定すると、非常に異なる結果が得られるのはなぜですか?

Question

StackExchange の別のサイトに同じ質問を投稿することが許可されているかどうかはわかりません。Cross Vlidated に投稿しましたが、回答が得られなかったので、ここで試してみたいと思います。

これは元の質問です。誰かが私の問題を解決できれば、本当に感謝しています。

R での私のコードは次のとおりです。

#get data
re <- read.table("return.csv",sep=",",header=TRUE)
re[,1] <- as.character(re[,1])
re[,1] <- as.Date(re[,1])

#create dummy variable
re$T <- re[,1]>as.Date("2010-03-31")
re$T <- as.numeric(re$T)
T <- as.matrix(re$T)

library("xts")
xts <- as.xts(re[,-1],order.by=re[,1])

library("rugarch")
#GARCH specification
garchspec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1), 
                        submodel = NULL, external.regressors = T, 
                        variance.targeting = FALSE), 
                        mean.model = list(armaOrder = c(0, 0), include.mean = TRUE,
                        archm = TRUE, archpow = 1, arfima = FALSE, 
                        external.regressors = NULL, archex = FALSE), 
                        distribution.model = "ged",
                        start.pars = list(), fixed.pars = list())

#fitting
fit <- ugarchfit(spec=garchspec, data=xts[,1], out.sample = 0,solver="solnp",
                 solver.control = list(trace=0), fit.control = 
                 list(stationarity = 1, fixed.se = 0, scale = 0, rec.init = 0.7))
show(fit)

それと間違いはありませんか？