后续能否用VaR和ES进行风险分析？

是的，使用VaR和ES可以对投资组合的风险进行分析和管理。

Value at Risk（VaR）是一种衡量投资组合风险的指标，它表示在特定置信水平（例如95%）下，投资组合在未来一段时间内的最大可能损失。通常，VaR分析会比较不同投资组合的VaR值，以确定哪个投资组合风险更小。

Expected Shortfall（ES）是另一种衡量投资组合风险的指标，它表示在特定置信水平下，投资组合在未来一段时间内的预期损失。与VaR不同，ES考虑了VaR之后的损失，因此更能反映投资组合的风险。

在实际应用中，可以使用rugarch包中的ugarchboot函数计算投资组合的VaR和ES。具体步骤如下：

1.建立投资组合的GARCH模型

使用rugarch包中的ugarchfit函数对投资组合的收益率序列进行GARCH模型拟合。

2.计算投资组合的残差

将投资组合的收益率序列减去GARCH模型预测，得到投资组合的残差序列。

3.使用选出的Copula函数建立相关性

使用copula包中的fitCopula函数，将投资组合的残差序列作为输入，建立选出的Copula函数模型并返回估计的Copula函数参数。

4.使用选出的Copula函数进行拟合

使用选出的Copula函数和投资组合的GARCH模型，可以生成一个联合分布。使用该联合分布，可以计算投资组合的VaR和ES。可以使用rugarch包中的ugarchboot函数进行计算。

下面是R代码实现：

library(rugarch)
library(copula)

# 建立投资组合的GARCH模型
garchModel <- ugarchfit(data = portfolioReturns, 
                        auto.assign = FALSE, 
                        solver = "hybrid")

# 计算残差
residuals <- residuals(garchModel, standardize = TRUE)

# 使用选出的Copula函数建立相关性
copulaModel <- fitCopula(residuals, family = "gumbel")

# 使用选出的Copula函数进行拟合
VaR <- ugarchboot(garchModel, 
                  method = "Partial", 
                  boot.type = "Multi", 
                  num.boot = 100, 
                  VaR.alpha = 0.05, 
                  VaR.cr = "sR", 
                  solver = "hybrid", 
                  copula = copulaModel)$VaRforecast[1, 1]
ES <- ugarchboot(garchModel, 
                 method = "Partial", 
                 boot.type = "Multi", 
                 num.boot = 100, 
                 ES.alpha = 0.05, 
                 VaR.cr = "sR", 
                 solver = "hybrid", 
                 copula = copulaModel)$ESforecast[1, 1]

以上便是使用VaR和ES进行风险分析的理论和R代码实现过程。