VaR的应用:选择5家上市商业银行的股票交易致据(最近3年)使用 Weibull分布法估计其90天周期95%置信水平的VaR序列,并面出VaR时序图,计算每支股票最近3年内肤幅超过VaR预测园值的次

数据选择其中一家工商银行的信息。

因为计算90天，需要对数据进行一个拆分，每隔一个季度就分一次数据

gongshang <- read.csv(file="工商银行.csv", header=T)
n = length(gongshang$日收盘价)
r1 = log(gongshang$日收盘价[2:n]/gongshang$日收盘价[1:(n-1)])
gongshang$收益率 <- NA
gongshang$收益率[2:n] <-r1
gongshang <- gongshang[-1,]
library(lubridate) # 载入软件包
gongshang$年 <- NA
gongshang$年 <- year(gongshang[,2]) # 提取年
gongshang$季度 <- NA
gongshang$季度 <- quarter(gongshang[,2]) # 提取年
gongshang$年 <- as.character.Date(gongshang$年)
gongshang$季度 <- as.character.Date(gongshang$季度)
gongshang$年季度 &

VaR的应用:选择5家上市商业银行的股票交易致据(最近3年)使用 Weibull分布法估计其90天周期95%置信水平的VaR序列,并面出VaR时序图,计算每支股票最近3年内肤幅超过VaR预测园值的次相关推荐

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