如何用GARCH-Copula-VaR模型描述21支股票收益率时间序列数据建模，其中添加多种二元copula函数的对比，选出最佳的二元copula函数再进行拟合，给出能运行的r代码实现过程。

下面是用GARCH-Copula-VaR模型描述21支股票收益率时间序列数据建模，其中添加多种二元copula函数的对比，选出最佳的二元copula函数再进行拟合的R代码实现过程。

首先，我们需要加载所需的包，包括 `xts`、`quantmod`、`rugarch`、`copula`、`rmgarch` 和 `fGarch`：

library(xts)
library(quantmod)
library(rugarch)
library(copula)
library(rmgarch)
library(fGarch)

然后，我们需要下载并准备数据。这里以获取21支股票的收益率数据为例（可以根据需要修改为其他数据）。我们首先使用 `quantmod` 包下载数据并计算收益率：

# 下载股票数据
symbols <- c("AAPL", "MSFT", "GOOG", "FB", "AMZN", "XOM", "GE", "JNJ", "WMT", "VZ", "PG", "JPM", "T", "PFE", "MRK", "CVX", "CSCO", "V", "BAC", "BA", "DIS")
getSymbols(symbols, from = "2018-01-01", to = "2019-12-31", src = "yahoo")

# 计算收益率
returns <- na.omit(Return.calculate(Cl(to.weekly(Ad(symbols)))))

接下来，我们可以使用 `rugarch` 包中的函数 `ugarchspec` 和 `ugarchfit` 来拟合 GARCH 模型。这里我们使用 GARCH(1,1) 模型：

# 定义 GARCH 模型
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), 
                   mean.model = list(armaOrder = c(0, 0)), 
                   distribution.model = "norm")

# 拟合 GARCH 模型
fit <- ugarchfit(spec, data = returns)

然后，我们可以使用 `rmgarch` 包中的函数 `dccspec` 和 `dccfit` 来拟合 DCC 模型：

# 定义 DCC 模型
dccspec <- dccspec(uspec = multispec(replicate(2, spec)), dccOrder = c(1, 1), distribution = "mvnorm")

# 拟合 DCC 模型
dccfit <- dccfit(dccspec, data = returns, fit.control = list(eval.se = TRUE))

接下来，我们可以使用 `copula` 包中的函数 `fitCopula` 来拟合二元 copula 模型。这里我们比较常见的 Gaussian、t 和 Clayton copula：

# 拟合 Gaussian copula 模型
gcopula <- fitCopula(dccfit@residuals, type = "gaussian")

# 拟合 t copula 模型
tcopula <- fitCopula(dccfit@residuals, type = "t")

# 拟合 Clayton copula 模型
ccopula <- fitCopula(dccfit@residuals, type = "clayton")

然后，我们可以使用 `rmgarch` 包中的函数 `rcopula` 和 `rmgarch` 来拟合 GARCH-Copula-VaR 模型：

# 定义 GARCH-Copula-VaR 模型
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), 
                   mean.model = list(armaOrder = c(0, 0)), 
                   distribution.model = "norm",
                   copula = gcopula)

# 拟合 GARCH-Copula-VaR 模型
fit <- ugarchfit(spec, data = returns)

# 计算 VaR
var <- quantile(fit@residuals / fit@sigma, 0.05)

最后，我们可以比较不同 copula 模型的拟合效果，并选择最佳的 copula 模型：

# 定义不同 copula 模型
models <- list("Gaussian" = "gaussian", "t" = "t", "Clayton" = "clayton")

# 拟合不同 copula 模型并计算 VaR
variances <- sapply(models, function(model) {
  # 拟合 GARCH-Copula-VaR 模型
  spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), 
                     mean.model = list(armaOrder = c(0, 0)), 
                     distribution.model = "norm",
                     copula = fitCopula(dccfit@residuals, type = model))
  fit <- ugarchfit(spec, data = returns)
  
  # 计算 VaR
  quantile(fit@residuals / fit@sigma, 0.05)
})

# 选择最佳的 copula 模型
best_model <- names(variances)[which.min(variances)]

# 输出结果
cat(sprintf("Best copula model: %s\n", best_model))
cat(sprintf("VaR: %f\n", variances[best_model]))

这段代码会比较不同 copula 模型的 VaR，选择最佳的 copula 模型，并输出结果。