给我一个，基于分位数回归的动态CoVaR计算的Python代码模板

以下是一个基于分位数回归的动态CoVaR计算的Python代码模板：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义分位数
q = 0.05

# 初始化结果矩阵
covaR = pd.DataFrame(columns=data.columns)

# 循环计算每个时间点的covaR
for i in range(len(data)):
    # 划分样本和测试集
    sample = data.iloc[:i+1,:]
    test = data.iloc[i+1,:]
    
    # 计算VaR
    model = sm.QuantReg(sample['y'], sm.add_constant(sample['x']))
    result = model.fit(q=q)
    VaR = result.predict([1, test['x']])
    
    # 计算CoVaR
    model = sm.QuantReg(sample['y'], sm.add_constant(sample['x']))
    result = model.fit(q=q)
    CoVaR = result.predict([1, VaR])
    
    # 将结果加入结果矩阵
    covaR.loc[i,:] = CoVaR
    
# 保存结果
covaR.to_csv('covaR.csv')

其中，`data.csv` 是包含 `x` 和 `y` 两个变量的数据集，`q` 是分位数，`covaR` 是存储结果的矩阵，该模板使用 `statsmodels.api` 库中的 `QuantReg` 函数来进行分位数回归。