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2019-06-18
悬赏 10 个论坛币 未解决
选择5家上市商业银行的股票交易数据(最近3年),采用weibull分步法估计其90天周期95%置信水平下的VaR序列,并画出VaR时序图,计算每只股票最近三年内跌幅超过VaR预测阈值的次数,评价各银行的资产风险情况。


数据已经找到,代码已经算出了VAR,但是我不知道VaR序列和时序图怎么弄,求大神指教!
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2019-6-18 11:51:17
求不沉!
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2019-6-18 12:14:55
setwd("C:/Users/ll123/Desktop/R")
jsyh <- read.csv("建设银行.csv",head=T,stringsAsFactors = F)
jsyh$时间 <- as.Date(jsyh$时间)
n <- nrow(jsyh)
re <- log(jsyh$收盘价[2:n]/jsyh$收盘价[1:(n-1)])
par (mfrow = c(1,2))
plot(jsyh$时间,jsyh$收盘价,type='l',col='blue',xlab='日期',ylab='收盘价')
plot(jsyh$时间[2:n],re,type='l',col="red",xlab='日期',ylab='收益率')
redata <- exp(re)
lgwbull <- function (params)  {
  lambda <- params [1]
  k <- params [2]
  n <- length(redata)
  lgw <- 0
  for(i in 1:n) {
    lgw <- lgw + log((k/lambda) * ((redata [i] / lambda)^(k-1))*exp(-(redata [i] / lambda)^k))
    }
   return(lgw)  
}
xmle <- optim(c(1,1),lgwbull,method="BFGS",control=list(fnscale=-1))
lambda <- xmle$par[1]
k <- xmle$par[2]
alpha <- 0.05
dVaR <- log(qweibull(1-alpha,k,lambda))


这个接下来要怎么做呀
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2019-6-18 14:47:23
是全球某工商的同学吗
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2019-6-18 15:35:56
你好,请问你的问题解决了吗
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2019-6-19 11:11:10
kuppynn 发表于 2019-6-18 14:47
是全球某工商的同学吗
哈哈哈哈  是的
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