对21支股票日收益数据建立GARCH-copula模型，给出模型检验，并计算VaR和ES值进行风险分析，给出python代码

好的，以下是一个可能的实现过程，其中我们使用了Python中的arch、copulae和numpy等库。请注意，这仅供参考，具体的模型选择和参数调整需要结合实际情况进行。

首先，我们需要准备好21支股票的日收益率数据，例如存在一个名为returns的DataFrame中，其中每列代表一支股票的收益率时间序列。这里我们假设数据已经被读入并进行了必要的处理，例如去除了缺失值和异常值。

import numpy as np
import arch
import copulae as cu

# 计算每支股票的GARCH-copula模型
for col in returns.columns:
    # 构建GARCH模型
    garch_model = arch.arch_model(returns[col], vol='GARCH', p=1, o=0, q=1, dist='normal')
    garch_result = garch_model.fit(disp='off')
    # 拟合copula模型
    copula = cu.GaussianCopula()
    copula.fit(garch_result.resid)
    # 计算VaR和ES
    garch_copula = cu.GARCHCopula(copula, garch_result)
    q = 0.01  # 置信水平
    garch_copula_value_at_risk = garch_copula.value_at_risk(q)
    garch_copula_expected_shortfall = garch_copula.expected_shortfall(q)
    # 输出结果
    print(f'Stock {col}:')
    print(f'GARCH(p=1, q=1) model fit summary:\n{garch_result.summary()}')
    print(f'Value at Risk (VaR) at {q:.2%} confidence level: {garch_copula_value_at_risk:.4f}')
    print(f'Expected Shortfall (ES) at {q:.2%} confidence level: {garch_copula_expected_shortfall:.4f}')

在每个股票的GARCH-copula模型拟合完成后，我们可以进行一些模型检验以评估模型的拟合效果。这里我们展示两种检验方法：正态性检验和Q-Q图。

from scipy.stats import shapiro
import matplotlib.pyplot as plt

# 正态性检验
for col in returns.columns:
    garch_copula_resid = garch_copula.resid()
    _, p_value = shapiro(garch_copula_resid)
    print(f'Stock {col}:')
    if p_value < 0.05:
        print('Residuals are not normally distributed')
    else:
        print('Residuals are normally distributed')

# Q-Q图
for col in returns.columns:
    garch_copula_resid = garch_copula.resid()
    fig, ax = plt.subplots()
    _, _, _ = ax.hist(garch_copula_resid, bins=50, density=True, alpha=0.6)
    cu.qqplot(garch_copula_resid, ax=ax)
    ax.set_title(f'Stock {col}')
    plt.show()

这里我们使用了Shapiro-Wilk正态性检验和Q-Q图来检验残差的正态性。如果残差不符合正态分布，可能意味着我们的模型偏离了真实分布，需要进行进一步的调整。

希望这个代码片段能够对你有所帮助。