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最近咱们被客户要求撰写对于ARMA-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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