r - 最尤法による GARCH 推定

Question

シミュレートされたデータで最尤法を使用して GARCH (1,1) モデルを推定しようとしています。これは私が得たものです：

library(fGarch)
set.seed(1)
garch11<-garchSpec(model = list())
x<-garchSim(garch11, n = 1000)
y <- t(x)
r <- y[1, ]

### Calculate Residuals
CalcResiduals <- function(theta, r)
{
  n <- length(r)
  omega<-theta[1]
  alpha11<-theta[2]
  beta11<-theta[3]
  sigma.sqs <- vector(length = n)
  sigma.sqs[1] <- 0.02
  for (i in 1:(n-1)){
    sigma.sqs[i+1] <- omega + alpha11*(r[i]^2) + beta11*sigma.sqs[i]
  }
  return(list(et=r, ht=sigma.sqs))
}

###Calculate the log-likelihood

GarchLogl <- function(theta, r){
  res <- CalcResiduals(theta,r)
  sigma.sqs <- res$ht
  r <- res$et
  return(-sum(dnorm(r[-1], mean = 0, sd = sqrt(sigma.sqs[-1]), log = TRUE)))
}

fit2 <- nlm(GarchLogl, # function call 
            p = rep(1,3), # initial values = 1 for all parameters
            hessian = FALSE, # also return the hessian matrix
            r = r , # data to be used
            iterlim = 500) # maximum iteration

残念ながら、次のエラーメッセージが表示され、結果はありません

50 個以上の警告がありました (最初の 50 個を表示するには warnings() を使用します) 1: sqrt(sigma.sqs[-1]) 内: NaN が生成されました

2: In nlm(GarchLogl, p = rep(1, 3), hessian = FALSE, data <- r, ... : NA/Inf durch größte positive Zahl ersetzt

私のコードの何が問題なのか分かりますか? どうもありがとう！