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

根据提供的结果，可以得到以下分析： 1. 模型参数估计：GARCH(1,1)模型的常数项为-1.4300e-05，omega为1.1076e-06，alpha1为3.5575e-01，beta1为1.2964e-01，shape为4.9016e+00。 2. 标准误差：基于海森矩阵的标准误差用于评估参数估计的精度。 3. 错误分析：从错误分析中可以看出，mu和omega的P值大于0.05，说明这两个参数不显著。而alpha1、beta1和shape的P值小于0.05，说明这三个参数是显著的。 4. 对数似然值：对数似然值为628.0319，表示该模型的拟合效果较好。 5. 标准化残差检验：通过Jarque-Bera Test、Shapiro-Wilk Test、Ljung-Box Test和LM Arch Test等标准化残差检验，可以评估模型是否能够捕捉数据中的所有信息。在这个例子中，标准化残差的测试结果表明，模型的拟合效果较好。 6. 信息准则统计量：AIC、BIC、SIC和HQIC等信息准则统计量用于比较不同模型之间的拟合效果。在这个例子中，AIC、BIC、SIC和HQIC的值都比较小，说明该模型的拟合效果较好。