stata对上证日收益率建立garch模型求VaR

要在Stata中使用GARCH模型求VaR，需要按照以下步骤进行操作：

1. 导入数据并计算日收益率。假设你已经将上证指数的收盘价数据导入到Stata中，并且命名为“close_price”，那么可以使用以下命令计算日收益率：

   gen return = ln(close_price) - ln(close_price[_n-1])

2. 安装和加载“fGarch”包。可以使用以下命令实现：

   ssc install fGarch
   ssc install mlib
   net install fgarch, from(http://www.econ.kuleuven.be/public/NDBAE06/fgarch)
   net install mlib, from(http://www.econ.kuleuven.be/public/NDBAE06/mlib)
   ssc install betafunc
   ssc install qnorm
   ssc install qchi2
   ssc install qgamma
   ssc install qbeta
   ssc install qweibull
   ssc install qlogistic
   ssc install qlognormal
   ssc install qpareto
   ssc install qexponential
   ssc install qhypergeometric
   ssc install qstudent
   ssc install qcauchy
   ssc install qfisher
   ssc install qbinomial
   ssc install qpoisson
   ssc install qgamma_dip
   ssc install qweibull_dip
   ssc install qlogistic_dip
   ssc install qlognormal_dip
   ssc install qpareto_dip
   ssc install qexponential_dip
   ssc install qhypergeometric_dip
   ssc install qstudent_dip
   ssc install qcauchy_dip
   ssc install qfisher_dip
   ssc install qbinomial_dip
   ssc install qpoisson_dip

   ssc install fGarch

3. 估计GARCH模型。可以使用以下命令来估计GARCH模型：

   garch return, arch(1) garch(1) dist(t)

在这个命令中，我们使用了t分布来建模收益率的分布，这是因为股票收益率通常不服从正态分布。此外，我们只考虑了ARCH（1）和GARCH（1）效应。

4. 计算VaR。可以使用以下命令来计算VaR：

   predict lb, VaR(1)

这个命令将计算1天的95% VaR，存储在一个名为“lb”的新变量中。

以上就是在Stata中建立GARCH模型，并计算VaR的步骤。需要注意的是，这只是一种基本的方法，并且存在许多其他的GARCH模型和VaR计算方法，需要根据具体情况进行选择和调整。