蒙特卡罗模拟计算VaR和ES值，给出r代码

以下是使用R语言进行蒙特卡罗模拟计算VaR和ES值的代码示例：

# 生成随机数
set.seed(123) # 设置随机种子，保证结果可重复
n <- 10000 # 随机样本数量
S <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1) # 生成符合正态分布的随机数

# 计算投资组合价值
w <- c(0.4, 0.3, 0.2, 0.1) # 投资组合权重
p <- matrix(c(0.05, -0.02, -0.01, 0.03, -0.01, 0.03, -0.02, -0.01, 0.01, 0.02, 0.01, -0.02, 0.02, 0.01, 0.02, -0.01), ncol = 4) # 投资组合每个风险因子的概率分布
X <- t(p %*% t(S)) # 计算每个随机数下的投资组合价值

# 计算VaR和ES值
alpha <- 0.05 # 置信水平
VaR <- quantile(X, alpha) # 计算VaR值
ES <- mean(X[X <= VaR]) # 计算ES值

在上述代码中，首先使用`rnorm()`函数生成符合正态分布的随机数，然后通过投资组合权重和每个风险因子的概率分布计算每个随机数下的投资组合价值。最后，使用`quantile()`函数计算VaR值，使用`mean()`函数计算ES值。