R软件可以实现GEV分布和GP分布的参数估计和分布拟合吗？

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各位大神，R软件可以实现GEV（广义极值）分布和GP（广义帕累托）分布的参数估计和分布拟合吗？如何操作呢？

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关键词：分布拟合 参数估计 广义极值 帕累托 和分布

可以使用evir包

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楼主问题解决了吗 教教我呗

Leeoeel 发表于 2018-12-3 10:14
可以使用evir包

能不能具体点 有代码吗

taodingyi 发表于 2019-3-14 15:54
能不能具体点 有代码吗

library(evir)
getSymbols("AAPL",src = 'yahoo',from='2014-01-01',to='2018-11-30')
r=diff(log(AAPL$AAPL.Adjusted))
r=r[2:length(r)]  #去掉无效值，否则后续计算会报错
m1=gev(r,21)  #计算一个月左右交易交易量的GEV模型及参数估计
par_r=c(m1$par.ests)
xi=as.numeric(par_r[1])
mu=as.numeric(par_r[3])
sigma_r=as.numeric(par_r[2])
VaR_r=mu-(sigma_r/xi)*(1-(-21*log(1-0.05))^(-xi))
VaR_r
VaR(r) #用fExtremes包的VaR命令进行类似计算，可见得到相似结果
VaR5=5^xi*VaR_r
VaR5
x1=function(s){mu-(sigma_r/xi)*(1-(-21*log(1-s))^(-xi))}
x2=integrate(x1,0.95,1)
as.character(x2)
es_x=(1/0.05)*as.numeric(x2$value)
es_x
es=CVaR(r,tail = 'lower')
es

这是用GEV模型进行VaR计算的代码，希望对你有帮助

library(evir)
library(quantmod)
getSymbols("AAPL",src = 'yahoo',from='2014-01-01',to='2018-11-30')
r=diff(log(AAPL$AAPL.Adjusted))
r=r[2:length(r)]
meplot(r,las=1)
m2=gpd(r,threshold = 0.01)
m2
par(mfcol=c(1,1))
plot(m2)
m3=pot(r,threshold = 0.01)
riskmeasures(m3,c(0.95,0.99))

Leeoeel 发表于 2019-3-22 11:24
library(evir)
library(quantmod)
getSymbols("AAPL",src = 'yahoo',from='2014-01-01',to='2018-11-30') ...

谢谢你！

楼主解决问题了么