上证指数、标普500指数的日度收益率为研究对象,用python计算条件风险价值(CoWaR),利用EVT对边缘分布建模,再选择最优的Copula函数刻画关联结构,最后计算CoVaR累风险测度,实现金融风险溢出效应的刻画,并输出可视化结果。请给出python代码!
时间: 2024-03-29 19:34:09 浏览: 227
由于这是一个相对复杂的问题,需要对金融风险建模和统计分析有一定的了解,因此我提供一个大致的代码框架,需要您根据实际情况进行调整和完善。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import statsmodels.api as sm
import arch
from copulas.multivariate import GaussianCopula
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
# 计算收益率
returns = df.pct_change().dropna()
# 计算每个指数的边缘分布
garch = arch.arch_model(returns, mean='constant', vol='GARCH', p=1, q=1)
res = garch.fit(disp='off')
sigma = res.conditional_volatility
u = returns / sigma
# EVT拟合
ev1 = stats.genextreme.fit(u['上证指数'])
ev2 = stats.genextreme.fit(u['标普500'])
# Copula模型拟合
gc = GaussianCopula()
gc.fit(u)
# 计算条件风险价值
alpha = 0.05
VaR1 = stats.genextreme.ppf(alpha, ev1[0], ev1[1], ev1[2])
VaR2 = stats.genextreme.ppf(alpha, ev2[0], ev2[1], ev2[2])
CoVaR1 = -gc.partial_derivative_at_point([stats.genextreme.cdf(VaR1, ev1[0], ev1[1], ev1[2]), alpha], 0) * sigma['上证指数'].iloc[-1]
CoVaR2 = -gc.partial_derivative_at_point([alpha, stats.genextreme.cdf(VaR2, ev2[0], ev2[1], ev2[2])], 1) * sigma['标普500'].iloc[-1]
# 可视化结果
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
ax.plot(u['上证指数'], u['标普500'], '.')
ax.set_xlabel('上证指数')
ax.set_ylabel('标普500')
plt.show()
```
以上代码仅是一个大致的框架,需要根据实际情况进行调整和完善。此外,需要注意的是,金融风险分析和模型建立是一个复杂的过程,需要在有一定金融风险建模和统计分析经验的前提下进行实现。
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