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楼主: Cndy53
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[金融、财务数据] R代码-基于DCC-GARCH计算系统风险MES和CoVaR [推广有奖]

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Cndy53 在职认证  发表于 2023-10-14 18:04:06 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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附件提供了系统风险MES和CoVaR计算的R语言代码以及一份示例数据。示例数据包含A股市场所有股票收益率数据,为节省时间,代码选取100支股票进行计算。

本代码计算系统性风险主要是基于DCC-GARCH模型,计算所得系统风险指标为动态指标。
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关键词:DCC-GARCH GARCH CoVar 系统风险 ARCH

systemic-risk.zip

50.07 MB

需要: RMB 50 元  [购买]

系统风险MES和CoVaR计算代码(R语言)

本附件包括:

  • code.R
  • data.xlsx

bruceR:这个包可能是一个自定义的或者特定项目的包,不属于常见的R包。

文字备注部分乱码

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Cndy53 在职认证  发表于 2023-10-29 21:04:52 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
无问的楚门 发表于 2023-10-20 22:30
bruceR:这个包可能是一个自定义的或者特定项目的包,不属于常见的R包。

文字备注部分乱码
你好,是的,有问题可以私信我。

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Cndy53 在职认证  发表于 2024-8-25 20:40:04 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
无问的楚门 发表于 2023-10-20 22:30
bruceR:这个包可能是一个自定义的或者特定项目的包,不属于常见的R包。

文字备注部分乱码
文字备注部分可能是因为计算机编码的问题,可以尝试先用记事本打开,然后粘贴到新建的R脚本中

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赵安豆 发表于 2024-9-21 16:51:22 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
在R中使用DCC-GARCH模型来计算MES(Marginal Expected Shortfall)和CoVaR(Conditional Value at Risk),主要涉及到以下几个步骤:数据预处理、模型建立与估计、计算VaR和ES、以及最后的系统性风险指标计算。以下是一个基础框架,包括了关键函数与逻辑流程:

```r
# 加载必要的包
library(rugarch)
library(rgarch)
library(tseries)

# 示例数据读取(假设为100支股票的收益率)
data <- read.csv("stock_returns.csv")

# 数据预处理:将收益率转换成时间序列格式
ret <- as.xts(data[, -1])

# 建立GARCH模型并估计参数(以第一只股票为例)
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model="sGARCH", garchOrder=c(1, 1)),
                   mean.model=list(armaOrder=c(0,0)))
fit <- ugarchfit(spec=spec, data=ret[,1])
coef(fit)

# 构建DCC-GARCH模型
dcc.spec <- dccspec(uspec = multispec(replicate(100, spec)),
                    dccOrder = c(1, 1), distribution="std")
dcc.fit <- dccfit(dcc.spec, data = ret)
show(dcc.fit)

# 计算VaR和ES(此处以95%置信水平为例)
VaR <- VaRcalculation(ret, dcc.fit)
ES <- EScalculation(ret, dcc.fit)

# MES计算
MES <- MES_calculation(ES, ret)

# CoVaR计算:假设我们关注第1只股票对系统风险的影响
CoVaR <- CoVaR_calculation(VaR[,1], ret)

# 输出结果
cat("MES:", MES, "\n")
cat("CoVaR:", CoVaR, "\n")

# 定义函数(为了简化,仅展示了框架)
VaRcalculation <- function(ret, dcc.fit) {
  # 计算VaR的逻辑
}

EScalculation <- function(ret, dcc.fit) {
  # 计算ES的逻辑
}

MES_calculation <- function(ES, ret) {
  # MES计算逻辑:使用ES与收益率之间的关系来估计
}

CoVaR_calculation <- function(VaR_i, ret) {
  # CoVaR计算逻辑:关注单个股票i对系统风险的影响
}
```

请注意,上述代码仅提供了框架和概念上的指导。`VaRcalculation`, `EScalculation`, `MES_calculation`, 和 `CoVaR_calculation` 函数需要根据具体的统计模型来实现内部的计算逻辑。其中,VaR通常利用DCC-GARCH模型预测的波动性进行估计,而ES(Expected Shortfall)则是在给定置信水平下的平均损失大小。

在实际应用中,MES和CoVaR可以帮助量化单个资产或市场对系统风险的整体贡献程度,从而为风险管理提供有价值的信息。

此文本由CAIE学术大模型生成,添加下方二维码,优先体验功能试用



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dfjsh 发表于 2025-2-11 21:38:36 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
无问的楚门 发表于 2023-10-20 22:30
bruceR:这个包可能是一个自定义的或者特定项目的包,不属于常见的R包。

文字备注部分乱码
您好,请问里面内容清楚吗,好用吗

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