为什么我家的侠盗飞车5圣地安列斯过完叫新模型大军这个任务之后说获得新资产之后就黑屏了，我使用了秘籍

HESOYAM = 加生命、护甲、250000元 可用

BAGUVIX = 无敌

CVWKXAM = 无限气

LXGIWYL = 一般武器 可用

KJKSZPJ = 暴力武器 可用

UZUMYMW = 超级武器 可用

WANRLTW = 无限d药

ASNAEB = 清除警星 可用

AEZAKMI = 不会有警星

天气时间：

AFZLLQLL = 好天气

ICIKPYH = 非常好的天气 可用

ALNSFMZO = 变阴暗天气

AUIFRVQS = 下雨的天气

CFVFGMJ = 雾深的天气

YSOHNUL = 时间过的更快

MGHXYRM = 雷雨

CWJXUOC = 沙暴

PPGWJHT = 快速游戏

LIYOAAY = 慢速游戏

OFVIAC = 夜晚9点的橙色天空

XJVSNAJ = 时间固定在半夜

飞行用品：

AIYPWZQP = 召唤降落伞 可用

YECGAA = 召唤火箭飞行器 可用

URKQSRK = 召唤杂技飞机 可用

JUMPJET = 召唤战斗机 可用

OHDUDE =召唤AH-64 “阿帕奇” 可用

召唤车子：

AIWPRTON = 召唤坦克 可用

CQZIJMB = 召唤一辆 Bloodring Banger

JQNTDMH = 召唤 Rancher

PDNEJOH = 召唤赛车

VPJTQWV = 召唤不同的赛车

AQTBCODX = 召唤 Romero

KRIJEBR = 召唤 Stretch

UBHYZHQ = 召唤垃圾车

RZHSUEW = 召唤计程车

AKJJYGLC = 召唤一辆SWAT防暴车

AMOMHRER = 召唤油罐车

EEGCYXT = 召唤推土机

AGBDLCID = 召唤一辆大脚车

技能：

NCSGDAG = 武器熟练度全满

VQIMAHA = 更好的驾驶技能

EHIBXQS = 让你最性感

OGXSDAG = 尊敬值最大

BTCDBCB = 肥胖

KVGYZQK = 变小

JYSDSOD = 肌肉人

AEDUWNV = 从来不会饿

IAVENJQ = 一拳把人打飞

KANGAROO = 让你跳起来，很高很高

主题：

AFPHULTL = 忍著主题 可用

PRIEBJ = 性商品主题 可用

其他：

LFGMHAL = 百万跳跃，跳的更高

BEKKNQV = 吸引很多的妓女

LLQPFBN = 所有车变粉红色

IOWDLAC = 所有车变黑色

VKYPQCF = 所有计程车都加了推进剂和可跳舞

BGKGTJH = 路上跑的都是些废车

GUSNHDE = 路上的车都是些靓车

FVTMNBZ = 路上的车都是些乡下车

RIPAZHA = 车子可以飞

AFSNMSMW = 船可以飞

THGLOJ =减少街道上的车辆

IOWDLAC = 非常多车在路上

OUIQDMW = 所有武器都能在开车时使用 / 驾驶时可使用准星瞄准

BSXSGGC = 车子撞到什麽之后就会飘走

JCNRUAD = 撞到什麽就爆炸

CPKTNWT = 炸掉所有的车

XICWMD =车子隐形

PGGOMOY = 开车的时候更加灵敏

COXEFGU = 所有的汽车有氮气

YLTEICZ = 攻击的驾驶员

ZEIIVG = 所有的红绿灯变绿灯

FVTMNBZ = 车是国家车辆

KGGGDKP = 召唤气垫船

BGLUAWML = Peds 用武器攻击你

ASBHGRB = Elvis 在各处

CIKGCGX = 海滩党

MROEMZH = 各处一组成员

BIFBUZZ = 团队控制街道

SZCMAWO = 自杀

OSRBLHH = 增加两颗警星

MUNASEF = 一阵兴奋模式

BGLUAWML = 路人都攻击你和得到火箭d

AJLOJYQY = 暴动和得到高尔夫球场

FOOOXFT = 行人拥有武器

ZSOXFSQ = 恢复任何人火箭d

SJMAHPE = 每个人都有9MM手q

IOJUFZN = 暴动模态

LJSPQK = 警星全满

open data C:\Users\zhangyu\Desktop\1csvdata(format=free,org=obs) 1 748 R1 R2system(model=var1)variables R1 R2lags 1det constantend(system)garch(p=1,q=1,model=var1,mv=bekk,pmethod=simplex,piters=10,robust,hmatrices=hh,rvectors=rr) / R1 R2 set stdR1=rr(t)(1)/sqrt(hh(t)(1,1))set stdR2=rr(t)(2)/sqrt(hh(t)(2,2))@mvqstat(lags=12)# stdR1@mvqstat(lags=12)# stdR2@mvqstat(lags=12)# stdR1 stdR2set stdR1sq = stdR12set stdR2sq = stdR22@mvqstat(lags=12)# stdR1sq @mvqstat(lags=12)# stdR2sq @mvqstat(lags=12)# stdR1sq stdR2sq

DCC-GARCH（DynamicConditional Corelational Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model）用于研究市场间 波动率 的关系。

接下来我们按照GARCH族模型的发展历程来梳理一遍

研究对象：波动率的时间序列，即研究当期波动率与上一期波动率之间的关系。常用于存在波动急剧现象的时间序列，最简单关系的就是线性方程，即：

ARCH和GARCH的含义一样，第一个方程称为均值方程，表示均值和以往均值的关系，第二个方程是条件方差方程，称为ARCH方程，一个表示方差和以往方差的关系。GARCH可以减少待估参数，即AR（q）等价于GARCH（1,1），实际应用中GARCH（1,1）一般可以满足要求。

两个模型要求（1）xt平稳；（2）ut存在arch效应

（1）只有xt平稳，我们才可以从当前状态推导出未来的趋势，如果不平稳，根据当前数据计算出来的东西对未来没有任何意义，两个变量间的相关性不一定真实（伪回归问题）。平稳性展开可以讲很多东西（ 如何深入理解时间序列分析中的平稳性？—知乎 ），这里先大致说一下平稳性的数学推导和软件实现。

第二个方程除了要求平稳，还要求系数均大于0（这样才能保证方差的非负性）

（2）ARCH效应的检验有两种方法：Ljung-Box Q检验和arch-LM检验

所谓ARCH效应即残差的异方差性，表现为残差平方项（ut^2）存在自相关，Q检验是直接看自相关系数（p=0存在arch效应），LM检验是看方差方程的系数是否全部为零（p=0存在arch效应）。

Eviews中，做完xt的自回归后，在view下的residual test 可以找到 Qstatistic 和 serial correlation LM test；stata中，Q检验要先搞出来残差序列，命令为：predict r, residual, 然后做自相关Q检验：corrgram r^2，LM检验是做完xt的自回归后，输入命令：estat archlm, lags(p)

（3）有的文献会检验残差的自相关性，看看均值方程是否已经消除了xt的自相关性。

ARCH和GARCH的软件实现

stata: (GARCH(1, 1)): arch xt, arch(1) garch(1)

个人而言，我比较喜欢用stata做ARCH和GARCH

（1）TGARCH称为门限ARCH模型，表示利好消息和利空消息对条件方差的影响不同。

EGARCH，GJR-GARCH，APARCH也是考虑杠杆效应的GARCH衍生模型

（2）ABSGARCH称为绝对值ARCH模型，把ut^2换成ut的绝对值，减小了ut的幅度

（3）IGARCH称为方差无穷GARCH模型，把GARCH的两个参数合为一个参数，简化了计算

（4）GARCH-M称为均值GARCH模型，在均值方程中加入了一个方差变量，主要是因为风险越大投资回报率越大

……

单变量的GARCH用来分析序列的波动集聚特征，多变量的GARCH用来分析不同序列间的波动是否相关，有多么相关。

所谓多元。就是把原来的一个序列拓展成为包括多个序列的矩阵，于是方差序列也随着拓展成为协方差矩阵（Ht），如何算出矩阵方程的参数这种高深的数学问题不是我等学术菜鸟目前可以解决的问题，我们比较关心怎么用。

按照多元GARCH模型的提出时间，依次是：CCC（1990）、BEKK（1995）、DCC（2001）。DCC的估计包括两个步骤：

DCC的结果中，系数a+β＜1说明模型稳定，即动态相关关系有效。a表示残差对不同序列方差相关系数的影响程度，用经济语言来说就是新信息对市场波动相关性的影响程度；β表示以往市场波动相关对现在市场波动相关的影响程度，即市场波动相关性的持续程度。

另外就是看条件动态相关系数图，结合实际情况做出合乎经济学理论的解释。

DCC模型估计完参数后，还要进行假设检验，检验动态相关系数和常相关系数是否有显著差异。（stata的命令为：test _b[Adjustment:lambda1]=_b[Adjustment:lambda2]）可以参考论文： DCC-MVGARCH模型计算方法研究及在金融市场中的应用

GARCH常常和Copula函数结合，Copula-GARCH和DCC-GARCH的功能类似，都是看不同市场间的相关性。

1  R程序包 有几个DCC的实现，需要研究一下文档。

2 Matlab可以用Kevin Sheppard的Matlab  MFE toolbox ；

3 Eviews是菜单式 *** 作，可以实现单序列的garch，不知道能否做多元arch；

4 stata

因为BEKK可对方差-协方差矩阵自身正定性进行有效保障，同时降低预估参数的具体个数，以及对于波动序列之间的依赖较为许可，由此可知相较于其他模型，BEKK-GARCH（p，q）模型可对差异化序列内部波动溢出关系进行较为有效的检验，其自身方程可具体表达为：

均值方程具体为：

方差方程具体为：

在上述均值方程内部，时间序列i由t-1时刻至t时刻的实际符合收益率具体用表示，其中，曾经信息下的条件期望值具体用表示，随机干扰项具体用表示。在上述方差方程内部，条件方差-协方差矩阵具体用表示，下三角矩阵具体用C表示，A与B具体为n阶方阵。

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