在此基础上建立copula模型，并用蒙特卡罗法法计算VaR和ES值，给出r代码

好的，以下是在EGARCH模型的基础上建立copula模型，并用蒙特卡罗法计算VaR和ES值的R代码：

首先，我们需要加载所需的包：

library(tidyverse)
library(rugarch)
library(copula)

接着，我们将之前建立的EGARCH模型对应的模型参数提取出来，并将其作为copula模型的参数：

# 提取AAPL股票EGARCH模型参数
aapl_params <- coef(aapl_fit)

# 提取GOOG股票EGARCH模型参数
goog_params <- coef(goog_fit)

# 将EGARCH模型参数作为copula模型参数
aapl_copula_params <- aapl_params[c("mu", "alpha1", "beta1", "gamma1", "delta", "shape")]
goog_copula_params <- goog_params[c("mu", "alpha1", "beta1", "gamma1", "delta", "shape")]

接下来，我们可以使用`normalCopula()`函数建立高斯copula模型，并使用`mvdc()`函数将其转换为多元随机变量分布：

# 建立高斯copula模型
aapl_copula <- normalCopula(param = aapl_copula_params, dim = 2)
goog_copula <- normalCopula(param = goog_copula_params, dim = 2)

# 将高斯copula模型转换为多元随机变量分布
aapl_mvd <- mvdc(copula = aapl_copula, margins = c("norm", "norm"),
                 paramMargins = list(list(mean = aapl_params["mu"], sd = sqrt(aapl_fit@fit$variance.model$omega)),
                                     list(mean = aapl_params["mu"], sd = sqrt(aapl_fit@fit$variance.model$omega))))
goog_mvd <- mvdc(copula = goog_copula, margins = c("norm", "norm"),
                 paramMargins = list(list(mean = goog_params["mu"], sd = sqrt(goog_fit@fit$variance.model$omega)),
                                     list(mean = goog_params["mu"], sd = sqrt(goog_fit@fit$variance.model$omega))))

我们可以使用`qmvdc()`函数计算VaR和ES值：

# 计算VaR和ES值
aapl_var <- qmvdc(aapl_mvd, probs = 0.05)
goog_var <- qmvdc(goog_mvd, probs = 0.05)

aapl_es <- expectile(aapl_mvd, probs = 0.05, method = "QMC")
goog_es <- expectile(goog_mvd, probs = 0.05, method = "QMC")

最后，我们可以打印出计算得到的VaR和ES值：

# 打印VaR和ES值
cat("AAPL VaR (5%):", aapl_var[1], "\n")
cat("GOOG VaR (5%):", goog_var[1], "\n")

cat("AAPL ES (5%):", aapl_es, "\n")
cat("GOOG ES (5%):", goog_es, "\n")

以上就是在EGARCH模型的基础上建立copula模型，并用蒙特卡罗法计算VaR和ES值的R代码。