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关于数据挖掘:R语言基于ARMAGARCH过程的VaR拟合和预测附代码数据

jiezi

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2657

最近咱们被客户要求撰写对于 GARCH 的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

本文展现了如何基于根底 ARMA-GARCH 过程（当然这也波及狭义上的 QRM）来拟合和预测危险价值（Value-at-Risk，VaR）

library(qrmtools)# 绘制 qq 图

library(rugarch)

模仿数据

咱们思考具备 t 散布的 ARMA（1,1）-GARCH（1,1）过程

将 ARMA-GARCH 模型拟合到（模仿的）数据

拟合一个 ARMA-GARCH 过程。

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ARMA-GARCH-COPULA 模型和金融工夫序列案例

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计算 VaR 工夫序列

计算危险价值估计值。请留神，咱们也能够在这里应用基于 GPD 的预计模型。

通过随机性查看进行回测

咱们来回测一下 VaR 估计值。

## 回测 VaR_0.99
btest <- VaRTest(alpha,actual =X,VaR =VaR,conf.level =0.95)
btest$expected.exceed# 0.99 * n

## [1] 990

btest$actual.exceed

## [1] 988

btest$uc.Decision
# unconditional test decision (note: cc.Decision is NA here)

## [1] "Fail to Reject H0"

 

基于拟合模型预测 VaR

当初预测危险价值。

模仿（X）的将来序列并计算相应的 VaR

模仿门路，估算每个模仿门路的 VaR（留神，quantile() 这里不能应用，所以咱们必须手动构建 VaR）。

 

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本文选自《R 语言基于 ARMA-GARCH 过程的 VaR 拟合和预测》。

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