求运用egarch-M求cvar的r软件代码

请问各位朋友运用egarch-M求cvar的r软件代码怎么写，目前没有看到相关内容，谢谢。
并且需要有样本内检测失败率和样本外预测的代码，谢谢

基于new bing的编写：
EGARCH-M模型的CVaR是相对复杂的，需要进行数值积分计算。以下是在R语言中使用rugarch包来估计EGARCH-M模型并计算CVaR的代码示例：

library(rugarch)

# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")

# 按时间升序排序
data <- data[order(data$Date),]

# 提取收盘价
prices <- data$Close

# 计算日收益率
returns <- diff(log(prices))

# EGARCH-M模型拟合
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "eGARCH", garchOrder = c(1,1)), 
                   mean.model = list(armaOrder = c(0,0), include.mean = TRUE),
                   distribution.model = "norm")
fit <- ugarchfit(spec, data = returns)

# 样本内CVaR计算
VaR <- quantile(fit@forecast$seriesFor, 0.01, na.rm = TRUE)
CVaR <- mean(fit@forecast$seriesFor[fit@forecast$seriesFor < VaR])
CVaR

# 样本内检测失败率
inSampleFailures <- sum(is.na(fit@fit$z))
inSampleFailureRate <- inSampleFailures / length(fit@fit$z)
inSampleFailureRate

# 样本外预测
forecasts <- ugarchforecast(fit, n.ahead = 5)
forecasts@forecast$VaR
forecasts@forecast$ES

要计算CVaR，我们首先用quantile()函数计算出样本内1%的VaR。然后，我们从模型拟合后的产生的序列中选取所有低于VaR值的数据，并计算它们的平均值作为CVaR。样本内检测失败率是在拟合过程中发生错误的次数与总数据点数之比。最后，我们使用ugarchforecast()函数来进行样本外预测，并检查返回的结果中的VaR和ES。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
EGARCH-M模型用于建模具有异方差和脂尾风险的金融时间序列数据，可以用来估计条件VaR或CVaR。以下是一个使用rugarch包在R中实现EGARCH-M模型计算CVaR的示例代码：

# 引入rugarch包
library(rugarch)

# 准备数据
returns <- xts(rnorm(1000), order.by = Sys.Date() - 1000:1)
spec <- ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(0, 0)), 
                   variance.model = list(model = "eGARCH", 
                                         garchOrder = c(1, 1), 
                                         submodel = "M"), 
                   distribution.model = "norm")

# 拟合模型
fit <- ugarchfit(spec, data = returns)

# 计算CVaR
num_days <- 5
horizon <- 1
cvar_level <- 0.05

cvar <- ugarchroll(fit, n.ahead = horizon, n.roll = num_days, 
                   forecast.length = 1, refit.every = num_days, 
                   keep.last = TRUE, rolling.weeks = FALSE, 
                   rolling.days = NULL, calculate.VaR = TRUE, 
                   calculate.ES = TRUE, VaR.alpha = cvar_level, 
                   VaR.cr = FALSE, ES.alpha = cvar_level, ES.cr = FALSE)
cvar <- cvar@forecast$ESForecast

上述代码中，首先引入rugarch包，然后创建一个包含1000个观测值的时间序列数据returns。接着定义EGARCH-M模型的参数，使用ugarchspec函数来创建一个规范化对象spec。然后使用ugarchfit函数拟合EGARCH-M模型，并返回一个ugarchfit对象fit。接着定义必要的参数，使用ugarchroll函数计算CVaR，并将结果存在变量cvar中。

如果您需要样本内检测失败率和样本外预测的代码，请提供更多信息以获取更详细的帮助。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

参考CHATGPT和自己的理解回答，希望能帮到你.
EGARCH-M是一种可以用于建立波动率模型的扩展GARCH模型。如果要在R中实现EGARCH-M模型并计算CVaR，可以使用rugarch软件包()[2]。具体来说，您需要先定义EGARCH-M模型的参数，然后使用rugarch函数拟合模型。最后，可以使用函数ugarchroll计算CVaR并绘制相关的图表。

这里有一份示例代码，可以为您提供一个初步的参考，但是由于具体的数据和模型参数都未知，因此需要您自己进行修改和调整：

library(rugarch)

# 设置EGARCH-M模型参数
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "eGARCH", garchOrder = c(1, 1)),
                   mean.model = list(armaOrder = c(0, 0), include.mean = FALSE),
                   distribution.model = "std")

# 拟合EGARCH-M模型
fit <- ugarchfit(spec, data = mydata)

# 计算CVaR
cvar <- ugarchroll(fit, n.ahead = 1, forecast.length = 1, calculate.VaR = TRUE,
                   calculate.es = TRUE, VaR.alpha = 0.05, ES.alpha = 0.05)

# 绘制CVaR图表
plot(cvar, which = 7)

这里，mydata是您所使用的数据。ugarchroll函数可以用来计算样本内检测失败率和样本外预测的CVaR值。其中，n.ahead参数表示需要进行多少步的预测，而forecast.length参数表示预测的时间跨度。VaR.alpha和ES.alpha参数可以用来指定置信水平。

需要注意的是，由于每个问题和数据集的具体情况可能会有所不同，因此您需要根据实际情况对代码进行修改和调整[3]。此外，如果您需要更深入的学习关于波动率模型和CVaR计算的知识，可以参考[2]和[3]提供的文章。

引用chatGPT作答，运用EGARCH-M模型求解Conditional Value-at-Risk (CVaR)可以采用以下步骤：

1.安装和加载必要的R软件包，例如“rugarch”包。

# 安装rugarch包
install.packages("rugarch")

# 加载rugarch包
library(rugarch)

2.准备数据集。这里假设数据集为一个时间序列对象 myTS，其中每个时间点的观测值为 myTS$ret。为了计算CVaR，我们需要先拟合EGARCH-M模型。

# 拟合EGARCH-M模型
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "eGARCH", 
                                         garchOrder = c(1,1)), 
                   mean.model = list(armaOrder = c(1,1)), 
                   distribution.model = "norm")

fit <- ugarchfit(spec, data = myTS$ret)

3.计算样本内检测失败率。

# 检查模型是否拟合良好
coef(fit)
sigma(fit)

# 如果返回结果没有异常，则可以认为模型拟合良好

4.计算CVaR。

# 计算CVaR
cvar <- ugarchroll(fit, n.ahead = 1, forecast.length = 1, 
                   forecast.mean = TRUE, calculate.VaR = TRUE, 
                   calculate.es = TRUE, VaR.alpha = 0.05, 
                   ES.alpha = 0.05)

# 提取CVaR预测结果
cvar$VaR
cvar$ES
 

5.计算样本外预测。

# 构建测试数据集
testData <- myTS$ret[800:1000]

# 预测未来10个时间点的收益率，并计算CVaR
forecast <- ugarchforecast(fit, n.ahead = 10, data = testData)
cvar.forecast <- ugarchroll(forecast, n.ahead = 1, forecast.length = 1, 
                            forecast.mean = TRUE, calculate.VaR = TRUE, 
                            calculate.es = TRUE, VaR.alpha = 0.05, 
                            ES.alpha = 0.05)

# 提取CVaR预测结果
cvar.forecast$VaR
cvar.forecast$ES

注意，这只是一个基本的代码框架，实际应用中还需要根据数据特征和实际情况进行适当调整。