R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

原文链接 http://tecdat.cn/?p=2657

 

本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程(当然这也涉及广义上的QRM)来拟合和预测风险价值(Value-at-Risk,VaR)。


library(qrmtools)# for qq_plot()

library(rugarch)


模拟数据

我们考虑具有t的ARMA(1,1)-GARCH(1,1)过程

R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测

将ARMA-GARCH模型拟合到(模拟的)数据

拟合一个ARMA-GARCH过程。

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计算VaR时间序列

计算风险价值估计值。请注意,我们也可以在这里使用基于GPD的估计器。

通过随机性检查进行后测

我们来回溯一下VaR估计值。


## 回测 VaR_0.99btest <- VaRTest(alpha,actual =X,VaR =VaR,conf.level =0.95)btest$expected.exceed# 0.99 * n## [1] 990btest$actual.exceed## [1] 988btest$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

现在预测风险价值。

模拟(X)的未来轨迹并计算相应的VaR

模拟路径,估算每个模拟路径的VaR(注意,quantile()这里不能使用,所以我们必须手动构建VaR)。

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