有会GARCH-Copula -CoVaR模型的小伙伴吗？我要被折磨死了

江湖夜雨十年灯_ 发表于 2020-12-16 12:07
还需要吗

你好！已经弄出来了，谢谢！

ytt222 发表于 2020-11-29 13:08
你好，我想问一下，你这个模型的代码从哪找的啊，我最近也在学这个模型，操作方面没找到具体代码呢

可以vx交流

ytt222 发表于 2020-11-29 13:08
你好，我想问一下，你这个模型的代码从哪找的啊，我最近也在学这个模型，操作方面没找到具体代码呢

可以

whitebait301 发表于 2020-10-30 09:46
导师要求尽快把结果做出来，这两天一直在熟悉这个模型和代码。之前没接触过R和MATLAB，跨专业的孩子对金融时 ...

楼上骗子，注意甄别

江湖夜雨十年灯_ 发表于 2020-12-16 12:07
还需要吗

要的要的，之前以为不需要了，后来老师还是让我做这个模型

ytt222 发表于 2021-5-26 15:50
要的要的，之前以为不需要了，后来老师还是让我做这个模型

Q1797075867

拥抱向日葵的女孩 发表于 2023-2-4 22:57
请问还需要吗？我有现成的代码包和讲解视频，可以打包发给你哈～

我很需要这份代码包，请问可以加Q跟你聊嘛？

GARCH-Copula-CoVaR模型是一种经济学中常用的风险度量方法，用于测量系统性风险和机构间联动风险。下面是一个简单的使用GARCH-Copula-CoVaR模型的步骤：

• 数据准备：首先需要收集相关的金融数据，例如股票价格、收益率、波动率等等。可以使用R语言中的quantmod包或其他金融数据API进行数据获取。

• 拟合GARCH模型：使用GARCH模型对股票收益率进行建模。可以使用R语言中的rugarch包来拟合GARCH模型。

• 选择Copula函数：选择合适的Copula函数来建立不同金融资产之间的相关性模型。可以使用R语言中的Copula包来进行模型选择和拟合。

• 估计CoVaR：使用估计的GARCH和Copula模型来计算CoVaR。可以使用R语言中的cvar包来进行CoVaR的计算。

• 模型评估：对模型进行评估，例如模型的拟合优度、稳健性等等。

  
  

下面是一个使用R语言进行GARCH-Copula-CoVaR建模的代码示例：

1. # 加载所需的包
   
2. library(quantmod)
   
3. library(rugarch)
   
4. library(Copula)
   
5. library(cvar)
   
6. 
   
7. # 获取数据
   
8. symbols <- c("AAPL", "MSFT", "GOOG")
   
9. start_date <- as.Date("2010-01-01")
   
10. end_date <- Sys.Date()
    
11. prices <- getSymbols(symbols, from=start_date, to=end_date, auto.assign=FALSE)
    
12. 
    
13. # 计算收益率
    
14. returns <- na.omit(ROC(prices$AAPL))
    
15. for (symbol in symbols[-1]) {
    
16.   returns <- merge(returns, na.omit(ROC(prices[[symbol]])), sort=TRUE)
    
17. }
    
18. colnames(returns) <- symbols
    
19. 
    
20. # 拟合GARCH模型
    
21. spec <- ugarchspec(variance.model=list(model="sGARCH", garchOrder=c(1,1)), mean.model=list(armaOrder=c(1,0)))
    
22. fit <- ugarchfit(spec, returns)
    
23. 
    
24. # 选择Copula函数
    
25. # 这里选择Gaussian Copula
    
26. tc <- tCopula(fit@fit$matcoef[, "mu"], dim=ncol(returns))
    
27. 
    
28. # 估计CoVaR
    
29. # 这里计算95%的CoVaR
    
30. VaR <- quantile(predict(fit, n.ahead=1)$standardDeviation * qnorm(0.05), 1)
    
31. CoVaR <- cvar(returns, tc, VaR)
    
32. 
    
33. # 输出结果
    
34. CoVaR

复制代码