Hola a todos podrían ayudarme con lo siguiente.
que modelo modelo debo utlizar para correr un modelo garch gjr  para poder transcribir estos comandos de matlab a r-project:

% spec = garchset('varianceModel','GJR','c',0.027,'ar',[],'ma',-0.073,'k',0.009,...%    'GARCH',0.924,'ARCH',0.072,'leverage',0.002,'Distribution','T','DoF',7);


Date: Tue, 20 May 2014 10:58:39 +0200
From: rubenfcasal@gmail.com
To: alejo.ayalab@gmail.com; r-help-es@r-project.org
Subject: Re: [R-es] Curvas de densidad no parametricas

Hola Alejandro,
 
     Además de la función density, hay muchos paquetes de R con 
herramientas para la estimación no paramétrica de la densidad: 
KernSmooth, sm, ks, npsp (este último lo estoy desarrollando yo)...
 
     Si tu distribución es unidimensional y no te importa mucho el 
tiempo de computación, la función density probablemente va a cubrir tus 
necesidades. Para acelerar los cálculos se puede pensar en utilizar 
binning y el paquete  KernSmooth puede ser recomendable (también utiliza 
FFT para este caso - es muy rápido -  y tiene rutinas para 1D y 2D).
 
     En el caso multidimensional/multivariante puede ser de utilidad 
alguno de los otros paquetes. El paquete ks está especialmente diseñado 
para el caso multidimensional, aunque por mi experiencia puede ser algo 
lento en algunos casos (creo que en las últimas versiones mejoró en este 
y otros aspectos).
 
     Un saludo,
         Rubén FC
 
 
El 20/05/2014 4:23, Alejandro Ayala escribió:
> Estimados una consulta me encuentro graficando un histograma cuyos datos no
> provienen de una distribuciÃ³n clÃ¡sica como la normal exponenial, poisson,
> etc, Lo que necesito es colocar una curva no paramÃ©trica que permita
> evidenciar el ajuste de los datos a esa curva ya que son muchos (alrededor
> de 80000).
>
> Muchas gracias
>
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