基于股票收益率/收益损失率 分位数回归方法CoVaR计算stata代码

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基于股票收益率/收益损失率  分位数回归方法时变CoVaR stata计算代码现做完论文，把代码拿出来分享  
注意，1代码示例CoVaR文件是我自己论文中的代码，基于股票收益率计算的，同时也加入了宏观经济变量,
          是时变的分位数回归CoVaR方法，
           2代码中也计算了VaR,delta CoVaR
         代码示例CoVaR.rar (12.58 KB, 需要: RMB 66 元)

2020-3-12 10:12:53 上传

分位数回归方法CoVaR
需要: RMB 66 元  [购买]

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关键词：CoVaR 分位数回归 stata 系统性风险

请问你的是动态，还是静态呀

楼主 我购买了可以加好友指导一下吗？系统收益率是用hs300这个变量吗

楼主 可以加好友指导一下吗

请问你的数据里包含状态变量吗？

统计dd 发表于 2020-9-27 00:54
楼主 我购买了可以加好友指导一下吗？系统收益率是用hs300这个变量吗

能不能问一下这个数据里面他都做了什么 包含状态变量吗

谢谢分享

请问是动态的嘛？包含了哪些状态变量 用的是什么频率的数据呀？

买了你的Covar stata计算代码，问下里面的gz,ayc,cyc,yh这些变量具体是什么呢

以下是一个简单的Stata代码示例，用于计算基于股票收益率的分位数回归时变CoVaR。请注意，您可能需要根据您的数据集进行适当的调整：

```stata
* 1. 加载数据
use your_dataset.dta, clear

* 2. 定义变量
gen date = daily(date, "YMD")
tsset date

* 3. 计算收益率
gen return = ln(price/today(price))

* 4. 加入宏观经济变量（例如GDP、CPI等）
gen gdp_growth = ...
gen cpi_inflation = ...

* 5. 计划分位数回归
qui quantile return, q(0.01) // 基础资产的VaR
local var_base = r(q)

foreach i in other_stocks {
    qui reg return i.growth i.cpi if stock == "`i'", robust
    predict q`i', qr
    local delta_covar_`i' = `var_base' - q`i'
}

* 6. 计算时变CoVaR
gen covar = .
foreach i in other_stocks {
    replace covar = `delta_covar_`i'' if stock == "`i'"
}
```

这只是一个基本模板，您可能需要根据您的数据和研究需求进行修改。例如，您需要将"other_stocks"替换为实际的股票代码或名称，并且定义宏观经济变量的具体计算方法（在步骤5中）。同时，确保您的数据集已经包含了所有必要的变量（如股票价格、日期等）。

注意：这个代码示例不包括完整的时变性处理。如果您希望实现完全的时变CoVaR模型，您可能需要考虑使用动态面板数据模型（如GMM或系统GMM方法）。

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