Title: GARCH Modelling Call: garchFit(formula = K ~ garch(1, 1), data = K, cond.dist = "std", trace = FALSE, mo

这是一个GARCH(1,1)模型的拟合结果，用于对金融时间序列进行波动率建模。下面是对结果的解释： - Mean and Variance Equation: 数据的均值和方差方程式，这里使用了GARCH(1,1)模型。 - Conditional Distribution: 条件分布，这里使用了标准正态分布。 - Coefficient(s): 模型系数，包括mu（均值）、omega（常数项）、alpha1（ARCH项系数）、beta1（GARCH项系数）和shape（条件分布的形状参数）。 - Std. Errors: 系数的标准误。 - Error Analysis: 系数的估计值、标准误、t值和p值，用于检验系数是否显著不为零。 - Log Likelihood: 对数似然函数值，用于比较不同模型的拟合优度。 - Standardised Residuals Tests: 标准化残差的检验结果，包括Jarque-Bera Test、Shapiro-Wilk Test、Ljung-Box Test和LM Arch Test等。 - Information Criterion Statistics: 信息准则统计量，包括AIC、BIC、SIC和HQIC等，用于比较不同模型的拟合优度。 需要注意的是，这只是一个示例结果，具体的模型选择和解释需要根据实际数据和研究问题进行。