请构建GARCH(1,1)模型计算VaR，数据在一个名为xiaoshuju的表格中，收益率在第三列，请给出matlab代码

在MATLAB中，我们可以使用`garchvar`函数结合GARCH(1,1)模型来计算Value at Risk (VaR)，假设数据存储在一个名为`xiaoshuju`的表格中，其中收益率列位于第三列。以下是一个简单的示例代码：

% 加载数据
xiaoshuju = readtable('xiaoshuju.xlsx'); % 假设文件名是'xiaoshuju.xlsx'
returns = xiaoshuju(:, 3); % 提取收益率数据

% 确保数据已经归一化处理（如果需要）
std_dev = std(returns); % 计算收益率的标准差
normalized_returns = returns / std_dev;

% 设置VaR置信水平，比如95%
confidence_level = 0.95;

% 构建GARCH(1,1)模型
model = garch('Constant', 0, 'GARCH', [1], 'VolatilityModel', 'GARCH', [1], 'Trend', 'constant');

% 计算VaR
[params, ~] = estimate(model, normalized_returns);
[~, VaR, ~] = garchvar(params, confidence_level, length(normalized_returns)+1);

% 将VaR乘回原始标准差得到实际的VaR值
actual_VaR = VaR * std_dev;

% 显示结果
fprintf('在%d日VaR（%d%%置信水平）下，资产组合的潜在损失是：%.4f\n', length(normalized_returns), confidence_level * 100, actual_VaR);

请注意，这个例子假设收益率已经进行了标准化处理。如果不是，你需要先对数据进行标准化。同时，`estimate`函数用于估计模型参数，而`garchvar`函数则负责VaR的计算。