read_excel("zyzb.xls")

library(rugarch)

mean.spec=list(armaOrder=c(1,1), include.mean=T, archm=F, archpow=1, arfima=F,

           external.regressors = NULL)

模型参数设定1：设定均值方程形式，此处，我们适配ARMA（1，1）

var.spec=list(model="sGARCH", garchOrder = c(2,1), submodel = NULL,

          external.regressors = NULL, variance.targeting = F)

模型参数设定2：设定方差方程式的结构，此处，我们估计标准GARCH（2，1）

dist.spec=c("norm") # 模型参数设定3：设定分布模型，此处，选择正态分布

myspec=ugarchspec(mean.model=mean.spec, variance.model=var.spec,

              distribution.model = dist.spec)

将前述三个参数设定整合

out=ugarchfit(spec=myspec, data =zyzb, solver.control = list(trace = 0))

估计,将结果存入对象out

show(out) # 将前面估计结果显示出来

Error in .extractdata(data) :

'list' object cannot be coerced to type 'double' 应该怎么修改

根据你提供的代码和问题描述，可能的原因是 ugarchfit 函数中的 data 参数需要传入的数据类型是 numeric 类型，但是 zyzb 变量是一个 list 类型的数据，导致类型不匹配，从而抛出了 'list' object cannot be coerced to type 'double' 的错误。

为了解决这个问题，你可以将 zyzb 变量转换为 numeric 类型的一维向量。这可以通过将 zyzb 变量中的所有元素连接或 unlist 得到。

另外，read_excel 函数会将 Excel 文件中的每个 sheet 读取为一个数据框。因此，需要根据实际情况指定要读取的 sheet 名称或序号，例如 read_excel("zyzb.xls", sheet = "Sheet1") 或 read_excel("zybz.xls", sheet = 1)。

综合以上说明，你可以修改代码如下：

library(readxl)
library(rugarch)

# 从 Excel 文件中读取数据到 zyzb 数据框中
zyzb <- read_excel("zyzb.xls", sheet = "Sheet1")

# 将 zyzb 数据框转换为一维的数值向量
zyzb.vec <- unlist(zyzb)

# 声明 GARCH 模型参数
mean.spec <- list(armaOrder = c(1, 1), include.mean = TRUE, archm = FALSE,
                  archpow = 1, arfima = FALSE, external.regressors = NULL)
var.spec <- list(model = "sGARCH", garchOrder = c(2, 1), submodel = NULL,
                 external.regressors = NULL, variance.targeting = FALSE)
dist.spec <- "norm"
myspec <- ugarchspec(mean.model = mean.spec, variance.model = var.spec,
                     distribution.model = dist.spec)

# 估计模型
fit <- ugarchfit(spec = myspec, data = zyzb.vec, solver.control = list(trace = 0))

# 显示估计结果
show(fit)

以上代码首先使用 read_excel 函数读取 Excel 文件中的数据，然后使用 unlist 函数将数据框转换为一维数值向量。接着，定义 GARCH 模型参数和分布模型参数，然后使用 ugarchfit 函数估计 GARCH 模型。最后，使用 show 函数在控制台显示 GARCH 模型的估计结果。