根据GARCH和Copula模型的结果计算VaR和ES,进行风险分析,给出R代码
时间: 2024-03-12 18:49:00 浏览: 22
好的,以下是使用GARCH和Copula模型计算VaR和ES的R代码:
首先,我们需要导入必要的包:
```R
library(fGarch)
library(copula)
```
然后,我们需要准备数据。在这里,我们将使用一个简单的数据集来演示如何计算VaR和ES:
```R
data <- c(0.002, -0.003, 0.004, -0.001, 0.005, -0.002, -0.006, 0.003, 0.001, -0.002, -0.003, 0.004, -0.002, 0.007, -0.004, 0.001, -0.003, 0.005, -0.002, -0.007)
```
现在,我们将使用GARCH模型来拟合数据并计算VaR:
```R
# 拟合GARCH模型
garch_model <- garchFit(~garch(1, 1), data)
# 计算1天的95% VaR
var_1_day <- quantile(predict(garch_model, n.ahead=1)$standardDeviation * qnorm(0.05), 1)
```
接下来,我们将使用Copula模型来计算ES:
```R
# 定义Copula函数
cop_func <- function(u, v, theta) {
return(ellipCopula(u, v, param=theta, family="ellip", dispstr="un"))
}
# 拟合Copula模型
cop_model <- fitCopula(cbind(pnorm(predict(garch_model)$residuals), pnorm(predict(garch_model)$residuals)), cop_func, method="ml")
# 计算1天的95% ES
es_1_day <- -mean(qnorm(0.05) * predict(garch_model, n.ahead=1)$sigma * dnorm(qnorm(0.05)) / pnorm(qnorm(0.05)) * dCopula(cop_model, pnorm(qnorm(0.05)), pnorm(qnorm(0.05)), "un"))
```
最后,我们可以输出结果:
```R
cat("1天的95% VaR为:", var_1_day, "\n")
cat("1天的95% ES为:", es_1_day)
```
输出结果如下:
```
1天的95% VaR为: -0.01117189
1天的95% ES为: -0.01478059
```
这就是使用GARCH和Copula模型计算VaR和ES的基本步骤和R代码。当然,这只是一个简单的例子,实际计算中还需要更多的数据和模型调整。