最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量,也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险
其中 It-1表示时间 t-1 的信息集。
1% 风险价值
library(ggplot2)
#?计算收益率的正态密度
#?价格与收益的关系
bp2?=?Close
#?转换收益率
bret?=?dailyReturn
#?改变列名
colnames(data_rd)?=?c("x",?"y")
#?正态分位数
vr1?=?quantile
?ggplot(data,?aes(x?=?x,?y?=?y))
图 :1% VaR
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R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究分析案例
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其中 F?1是分布函数的倒数,也称为分位数函数。因此,一旦可以定义收益序列的分布,VaR 就很容易计算。
其中,第 t 天的收益为 Yt=σtZt和 Zt~iid(0,1),即收益的创新是由随机冲击驱动的
ugarchspec(variance.model?=?list(model?=?"sGARCH",?garchOrder?=?c(1,
????1)),?mean.model?=?list(armaOrder?=?c(0,?0)))
garch_spec
?现在可用于将 GARCH(1,1) 模型拟合到我们的数据。以下代码使用该函数将 GARCH(1,1) 模型拟合到 BHP 对数收益并显示结果。par1?=?par()?#保存图形参数
#?标准化残差
plot(figarch,?which?=?10)
#?2.?条件SD?
plot(fiarch,?which?=?3)
图 :GARCH(1,1) 的两个信息图
#?学生-T分布的spec2
spc2?=?ugarchspec
garchroll(spec2,?data?=?bpret
#?注意绘图方法提供了四张图,其中VaR为选项-4
#?预测1%的学生-t?GARCH风险值
plot(v.t,?which?=?4,?VRaha?=?0.01)
#?5%学生-t?GARCH风险值
plot(var.t,?which?=?4,?Vaalha?=?0.05)
图:实际收益率与 1% VaR 预测
#?VaR预测的回测
report(va.,?VaRha?=?0.05)??#α的默认值是0.01
本文选自《R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列》。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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