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appgarch函数计算GARCH型模型和分布的所有可能组合的RMSE和MAE，以及预测值。基于最低的RMSE和MAE，我们可以找到特定数据的最佳模型和分布组合。

appgarch(data, methods = c("sGARCH", "gjrGARCH"),distributions = c("norm", "std", "snorm"), aorder = c(1, 0),gorder = c(1, 1), algo = "gosolnp", stepahead = 5)

data : 单变量时间序列数据

methods : 波动率模型。有效模型为“sGARCH”、“eGARCH”、“gjrGARCH”和“csGARCH”。默认值：methods=c（“sGARCH”，“gjrGARCH”）。

distributions : 用于创新的条件密度。有效的选择是“norm”表示正态分布，“snrom”表示斜态正态分布，“std”表示学生-t，“sstd”表示斜态学生，“ged”表示广义误差分布，“sged”表示斜态广义误差分布，“nig”表示正态逆高斯分布，“ghyp”表示广义双曲，“jsu”表示Johnson的SU分布。默认值：distributions=c（“norm”、“std”、“snorm”）。

aorder : ARMA命令。默认值：aoorder=c（1，0）

gorder : 加希命令。默认值：gorder=c（1，1）

algo : 解算器。“nlminb”、“solnp”、“lbfgs”、“gosolnp”、“nloptr”或“hybrid”之一。默认值：algo=“gosolnp”。（有关详细信息，请参阅rugarch包中的文档）

stepahead : 预测范围。

data("ReturnSeries")appgarch(ReturnSeries)