R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市|附代码数据

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最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出美股回测。

风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量美股回测，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险

风险价值 (VaR)

VaR 可以定义为资产在给定时间段内以概率 θ 超过的市场价值损失美股回测。对于收益率 rt 的时间序列，VaRt将是这样的

其中 It-1表示时间 t-1 的信息集美股回测。

尽管 VaR 在提供资产组合下行风险的简单总结时具有吸引人的简单性，但没有单一的计算方法美股回测。

1% 风险价值

将价格转换为收益

library(ggplot2)

# 计算收益率的正态密度

# 价格与收益的关系

bp2 = Close

# 转换收益率

bret = dailyReturn

# 改变列名

colnames(data_rd) = c("x", "y")

# 正态分位数

vr1 = quantile

ggplot(data, aes(x = x, y = y))

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图 ：1% VaR

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R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究分析案例

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在分布术语中美股回测，对于分布 F，VaR 可以定义为它的第 p 个分位数，由下式给出

其中 F−1是分布函数的倒数，也称为分位数函数美股回测。因此，一旦可以定义收益序列的分布，VaR 就很容易计算。

使用 GARCH 进行波动率建模和预测

广义自回归条件异方差 (GARCH) 模型 ，用于预测条件波动率的最流行的时间序列模型美股回测。

这些模型是条件异方差的，因为它们考虑了时间序列中的条件方差美股回测。GARCH 模型是在金融风险建模和管理中用于预测 VaR 和条件 VaR 等金融风险度量的最广泛使用的模型之一。

GARCH 模型是 ARCH 模型的广义版本美股回测。具有旨在捕获波动率聚类的 p 滞后项的标准 ARCH(p) 过程可以编写如下

其中美股回测，第 t 天的收益为 Yt=σtZt和 Zt∼iid(0,1)，即收益的创新是由随机冲击驱动的

GARCH(p,q) 模型在 ARCH(p) 模型中包含滞后波动率美股回测，以纳入历史收益的影响

GARCH(1,1) 每个阶数只使用一个滞后，是实证研究和分析中最常用的版本美股回测。

GARCH(1,1) 预测 VaR

其中最通用和最有能力的一种是 rugarch 包美股回测。在这里，我们使用数据集来演示使用 rugarch 包中可用的函数和方法对 GARCH 进行建模。

具有恒定均值方程的 GARCH(1,1) 模型 可以指定如下：

ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1,

1)), mean.model = list(armaOrder = c(0, 0)))

上面存储的规范 garch_spec 现在可用于将 GARCH(1,1) 模型拟合到我们的数据美股回测。以下代码使用该函数将 GARCH(1,1) 模型拟合到 BHP 对数收益并显示结果。

使用对象类可用的各种方法获得选定的拟合统计量

par1 = par() #保存图形参数

# 标准化残差

plot(figarch, which = 10)

# 2. 条件SD

plot(fiarch, which = 3)

图 ：GARCH(1,1) 的两个信息图

使用样本外的 VaR 预测

让我们使用 Student-t 分布美股回测，因为收益并不总是遵循正态分布

# 学生-T分布的spec2

spc2 = ugarchspec

rugarch 包对于估计移动窗口模型和预测 VaR 具有非常有用的功能美股回测。

garchroll(spec2, data = bpret

我们可以使用以下例程绘制 1% 和 5% VaR 预测与实际收益的对比美股回测。

# 注意绘图方法提供了四张图美股回测，其中VaR为选项-4

# 预测1%的学生-t GARCH风险值

plot(v.t, which = 4, VRaha = 0.01)

# 5%学生-t GARCH风险值

plot(var.t, which = 4, Vaalha = 0.05)

图：实际收益率与 1% VaR 预测

最后获得回测

# VaR预测的回测

report(va., VaRha = 0.05) #α的默认值是0.01

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获取全文完整资料美股回测。

本文选自《R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列》美股回测。

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