如何用R语言计算上市公司2007年到2022年的MES？需要什么原始数据

要在R语言中计算上市公司2007年至2022年的边际期望损失(MES)，你需要以下几个步骤：

1. **获取数据**：
- 首先，你需要收集上市公司的历年财务数据，包括但不限于亏损金额或赔付额等风险暴露信息。这通常可以从证券交易所的数据平台、金融数据库（如Wind、Bloomberg、CRSP）、公司年报或其他公开发布的财务报告中获取。
- 对于年度数据，你需要2007年至2022年的财务报表中每个年度的损失分布。

2. **准备数据**：
- 将数据整理成适合分析的格式，比如数据框，其中包含每年的损失金额和相应的自留额（例如，公司的资本金、自保额度等）。

3. **计算MES**：
使用`dplyr`包中的函数进行操作。假设你的数据集名为`company_data`，`losses`列包含损失金额，`self_retention`列包含自留额：

   library(dplyr)
   company_data %>%
     filter(year >= 2007 & year <= 2022) %>%
     mutate(excess_loss = ifelse(losses > self_retention, losses - self_retention, 0)) %>%
     summarise(mes = mean(excess_loss))

4. **结果解释**：
计算出的`mes`就是对应的年份的边际期望损失，如果某年的`excess_loss`全部为零，说明所有损失都在自留额之内，那么该年的MES就是0。

如果你没有现成的数据，可能需要自行爬取或者购买数据服务。请注意遵守数据使用的法律法规，并确保数据来源的准确性和合法性。