上述summary模型的残差序列的诊断检验结果，包括LM检验、ARCH效应检验和残差序列的正态性检验等，如何查看

在R中，可以使用rugarch包中的函数进行GARCH模型的残差序列的诊断检验。其中，常用的检验方法包括LM检验、ARCH效应检验和残差序列的正态性检验等。可以使用函数ugarchfit中的参数fit.control中的diagnostics参数来进行。

下面是一个示例代码，演示如何进行GARCH模型的残差序列的诊断检验：

library(rugarch)
# 生成模拟数据
set.seed(123)
n <- 200
eps <- rnorm(n)
y <- rep(NA, n)
y[1] <- eps[1]
for (i in 2:n) {
  y[i] <- 0.5 * y[i-1] + eps[i]
}
# 拟合GARCH模型
fit <- ugarchfit(data = y, spec = ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1,1))))
# 进行LM检验
fit@fit$lmtest
# 进行ARCH效应检验
fit@fit$archtest
# 进行正态性检验
jarque.bera.test(fit@residuals)

在这个示例代码中，我们首先使用rnorm函数生成一个长度为200的标准正态分布随机数向量eps，然后通过AR(1)模型生成一个长度为200的时间序列y。接着，我们使用ugarchfit函数拟合一个GARCH(1,1)模型，将其结果保存在fit对象中。在拟合模型时，我们使用fit.control参数中的diagnostics参数进行LM检验、ARCH效应检验和残差序列的正态性检验。最后，我们分别使用fit@fit$lmtest、fit@fit$archtest和jarque.bera.test函数进行LM检验、ARCH效应检验和残差序列的正态性检验。其中，fit@fit$lmtest和fit@fit$archtest分别表示LM检验和ARCH效应检验的检验结果，jarque.bera.test函数可以进行残差序列的正态性检验。