garch模型预测CVaR的Matlab代码

以下是使用MATLAB中的econometric toolbox预测GARCH模型的CVaR的代码示例：

% 读取数据
data = readtable('data.csv');
returns = price2ret(data.Price);
% 设置GARCH模型
Mdl = garch(1,1);
% 估计GARCH模型
EstMdl = estimate(Mdl, returns);
% 预测未来5个时间点的VaR和CVaR
numPeriods = 5;
[~, VaR] = simulate(EstMdl, numPeriods);
CVaR = zeros(numPeriods,1);
for i=1:numPeriods
    CVaR(i) = mean(returns(returns<=-VaR(i)));
end
disp(CVaR)

在上述代码中，我们首先读取了时间序列数据，并将其转换为收益率序列。然后，我们使用garch函数定义了一个GARCH(1,1)模型，并使用estimate方法估计了模型参数。接着，我们使用simulate方法预测了未来5个时间点的VaR，并计算了对应的CVaR。最后，我们打印了预测的CVaR值。

需要注意的是，CVaR是VaR的补充指标，用于衡量可能发生的最坏情况下的损失。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的模型和参数，并且对预测结果进行合理的解释和风险管理。