计算MES的stata代码

时间: 2023-10-08 16:04:37 浏览: 79
计算MES(Marginal Expected Shortfall)是一种风险度量方法,用于衡量金融投资组合的下行风险。下面是一个示例的Stata代码,用于计算MES: ``` // 导入数据 use "your_data.dta", clear // 计算收益率 gen return = . forvalues i = 2/`=_N' { replace return = (dependent_var[`i'] - dependent_var[`i'-1]) / dependent_var[`i'-1] * 100 in `i' } // 计算VaR和ES gen var = . gen es = . forvalues i = 1/`=_N' { local q = . // 计算VaR summarize return, detail local obs = r(N) local p = (`q' * `obs') / 100 summarize return, detail percentile(`p') local var_value = r(p50) // 计算ES replace var = `var_value' in `i' summarize return if return <= `var_value', detail mean local es_value = r(mean) replace es = `es_value' in `i' } // 计算MES gen mes = . forvalues i = 1/`=_N' { local w = . local es_weighted = . // 计算权重 summarize es if return > var, detail mean local w_value = 1 - r(mean) // 计算加权的ES replace w = `w_value' in `i' replace es_weighted = es * w in `i' // 计算MES summarize es_weighted, detail mean local mes_value = r(mean) replace mes = `mes_value' in `i' } // 显示结果 list var es mes, noobs ``` 在上面的代码中,你需要将`your_data.dta`替换为你的数据文件名,并将`dependent_var`替换为你的收益率变量名称。 代码中的循环语句`forvalues`遍历数据集中的每一行,对每个观测计算VaR、ES和MES。首先,计算收益率,并将结果存储在变量`return`中。然后,对每个观测计算VaR,使用`summarize`命令计算收益率的分位数,得到VaR的值,并存储在变量`var`中。接着,使用`summarize`命令计算ES,仅考虑低于等于VaR的收益率值,并得到ES的值,并存储在变量`es`中。 接下来,计算MES。首先,计算权重,使用`summarize`命令计算高于VaR的收益率值的均值,得到权重的值,并存储在变量`w`中。然后,计算加权的ES,将ES乘以权重,并存储在变量`es_weighted`中。最后,使用`summarize`命令计算加权的ES的均值,得到MES的值,并存储在变量`mes`中。 最后,使用`list`命令显示结果,包括VaR、ES和MES的值。 请注意,以上代码只是一个示例,实际应用中需要根据你的数据和研究目的进行相应的修改。 希望以上代码对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提出。

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