可以给出python代码吗

当然可以，以下是一份使用Python计算VaR和ES值的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import norm

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
returns = data.pct_change().dropna()

# 计算协方差矩阵
covariance_matrix = returns.cov()

# 估计VAR模型
from statsmodels.tsa.vector_ar.var_model import VAR

var_model = VAR(returns)
var_result = var_model.fit(2)   # 这里使用了一个2阶VAR模型

# 计算未来收益率和收益率标准差
forecast_horizon = 1   # 预测1期后的收益率
forecast = var_result.forecast(returns.values[-2:], forecast_horizon)
forecast_returns = pd.DataFrame(forecast, columns=returns.columns)
forecast_covariance_matrix = np.dot(np.dot(forecast_returns, covariance_matrix), forecast_returns.T)
forecast_std = np.sqrt(np.diag(forecast_covariance_matrix))

# 计算VaR和ES值
confidence_level = 0.95   # 置信水平为95%
VaR = norm.ppf(1 - confidence_level) * forecast_std
ES = -(forecast_returns.mean(axis=0) + norm.pdf(norm.ppf(1 - confidence_level)) / (1 - confidence_level) * forecast_std)

print("VaR:", VaR)
print("ES:", ES)

在上述代码中，我们读取了一个名为data.csv的数据文件，并计算了收益率和协方差矩阵。然后，我们使用statsmodels库中的VAR函数估计了一个2阶VAR模型，并使用该模型预测了未来1期的收益率和收益率标准差。最后，我们使用scipy库中的norm.ppf函数计算正态分布概率密度函数的反函数，并计算了VaR和ES值。