as.vector(data) 中的错误：没有将此 S4 class 强制为向量的方法

Question

我正在尝试运行 O-garch model，代码似乎是正确的并且在 mac 上它可以工作，但是当它在 windows 上运行时它不起作用给我以下错误消息：

as.vector(data) 中的错误：没有将此 S4 class 强制为向量的方法

似乎循环有问题。 提前致谢。

graphics.off()        # clean up graphic window

#install.packages("fGarch")

library(rmgarch)
library(tseries)
library(stats)
library(fGarch)
library(rugarch)
library(quantmod)

getSymbols(Symbols = c('PG','CVX','CSCO'),from="2005-01-01",  to="2020-04-17",
           env=parent.frame(),
           reload.Symbols = FALSE,
           verbose = FALSE,
           warnings = TRUE,
           src="yahoo",
           symbol.lookup = TRUE,
           auto.assign = getOption('getSymbols.auto.assign', TRUE))


Pt=cbind(PG$PG.Adjusted,CVX$CVX.Adjusted,CSCO$CSCO.Adjusted) 
rt = 100 * diff(log(Pt))
rt=na.omit(rt)
rm(CSCO,CVX,PG)
rt_ts=ts(rt)
n=nrow(rt_ts)
N=ncol(rt_ts)
#O-GARCH:
Sigma = cov(rt_ts);  # Covariance matrix
P = cor(rt_ts)       # correlation matrix

# spectral decomposition
SpectralDec = eigen(Sigma, symmetric=TRUE)  
V = SpectralDec$vectors                            # eigenvector matrix
V
lambda = SpectralDec$values                        # eigenvalues
lambda
Lambda = diag(lambda)                 # Eigenvalues on the diagonal
print(Sigma - V %*% Lambda %*% t(V), digits = 3)   # Sigma - V Lambda V' = 0  
print(V  %*%   t(V), digits = 3) # V'V = I  
print(t(V)  %*% V, digits = 3)   # VV' = I  


f = ts(as.matrix(rt_ts) %*% V);  
cov(f) # diagonal matrix with lambda on the diagonal

ht.f = matrix(0, n, N)
for (i in 1:N)
{
  fit = garchFit(~ garch(1,1), data =f[, i], trace = FALSE);
  summary(fit);
  ht = volatility(fit, type = "h");
  ht.f[, i] = ht;
} 
ht.f=ts(ht.f) ```

Answer 1

我对波动线有完全相同的问题。 显然 fGarch 库与 quantmod 库不兼容。 也许尝试重置 RStidio 并安装除 quantmod 库之外的所有库

这是我让它工作的唯一方法