为什么 PerformanceAnalytics R 包中的 VaR 方法返回错误“VaR 计算产生不可靠的结果”

问题描述

我的 R 代码：

library(PerformanceAnalytics)

prices <- c(10.4,11,10.11,9.19,10.63,9.68,12.89,9.8,12.57,8.23,9.27,9.51,10.51,9.66,9.52,10.78,9.47,11.87,11.33,11.38,11.16,8.94)

returns <- diff(prices)

print(returns)

VaR(returns,p=.95,method="historical")
VaR(returns,method="gaussian")
VaR(returns,method="modified")

---

输出：

print(returns)
 [1]  0.60 -0.89 -0.92  1.44 -0.95  3.21 -3.09  2.77 -4.34  1.04  0.24  1.00 -0.85 -0.14  1.26
[16] -1.31  2.40 -0.54  0.05 -0.22 -2.22

VaR(returns,method="historical")
VaR calculation produces unreliable result (risk over 100%) for column: 1 : 3.09
    [,1]
VaR   -1

VaR(returns,method="gaussian")
VaR calculation produces unreliable result (risk over 100%) for column: 1 : 3.03916083148501
    [,method="modified")
VaR calculation produces unreliable result (risk over 100%) for column: 1 : 3.1926697487747
    [,1]
VaR   -1

---

第一个参数在帮助中描述为 “资产返回的xts、VECTOR、矩阵、数据框、时间序列或动物园对象”

有什么问题？错误在哪里？

解决方法

尝试计算对数回报，然后计算 VaR

returns <- diff(log(prices))
VaR(returns,p = 0.95,method = "historical")

还要检查 PerformanceAnalytics 库中的 ES（预期短缺）函数。 我个人认为比 VaR 好很多。

,

在考虑百分比回报时也有效。

returns <- rep(NA,length(prices) - 1)
for (i in 1:length(returns))
  returns[i] <- (prices[i+1]-prices[i])/prices[i]