例如我用rugarch包先拟合出来了想要的garch模型myfit1，代码如下
library(rugarch)
garchmodel1<-ugarchspec(variance.model = list(model = "fGARCH", garchOrder = c(1, 1),
submodel = 'GARCH', external.regressors = NULL, variance.targeting = FALSE),
mean.model = list(armaOrder = c(0, 0), include.mean = TRUE, archm = FALSE,
archpow = 1, arfima = FALSE, external.regressors = NULL, archex = FALSE),
distribution.model = "norm"
)
myfit1<-ugarchfit(spec<-garchmodel1,data=r1,out.sample = 68)
myfit1#mu,ar1,ma1sh1是均值方程参数，alpha1,bata1,gamma1是garch参数
之后的话无论是用predict函数，ugugarchforecast，forecast，fitted都不能进行预测，出来的结果看着就很奇怪，我想问一下如果有历史的波动率数据，如何预测未来的波动率数据呢，不是仅仅一期的，而是后面有新的数据r1[282:349]，可以利用新的数据不断的预测后一期的波动率，共预测68期，应该用什么函数呢，代码要怎样写？
如果R语言无法顺利解决的话，不知道如果是用Eviews操作的话应该怎么求出未来要预测的多期收益率。如果可以的话希望能有具体的操作图。