R语言 rugarch包 ESTest()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

ESTest(rugarch)
ESTest()所属R语言包：rugarch

                                         Expected Shortfall Test.
                                         预期不足额测试。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Implements the Expected Shortfall Test of McNeil and Frey.
麦克尼尔和Frey实现预期的差额测试。


用法----------Usage----------


ESTest(alpha = 0.05, actual, ES, VaR, conf.level = 0.95,
boot = FALSE, n.boot = 1000)



参数----------Arguments----------

参数：alpha
The quantile (coverage) used for the VaR.
分位数（覆盖）的VaR。


参数：actual
A numeric vector of the actual (realized) values.
一个数值向量的实际值（实现）。


参数：ES
The numeric vector of the Expected Shortfall (ES).  
数字矢量的期望损失（ES）。


参数：VaR
The numeric vector of VaR.  
的数字矢量VaR的。


参数：conf.level
The confidence level at which the Null Hypothesis is evaluated.
在零假设被评估的置信水平。


参数：boot
Whether to bootstrap the test.  
是否启动测试。


参数：n.boot
Number of bootstrap replications to use.  
引导重复使用的数量。


Details

详细信息----------Details----------

The Null hypothesis is that the excess conditional shortfall (excess of the actual series when VaR is violated), is i.i.d. and has zero mean. The  test is a one sided t-test against the alternative that the excess shortfall has mean greater than zero and thus that the conditional shortfall is systematically underestimated. Using the bootstrap to obtain the p-value should alleviate any  bias with respect to assumptions about the underlying distribution of the excess  shortfall.
过剩的条件不足（过剩的风险值是违反实际的系列），是独立同分布的零假设是，具有零的意思。该测试是一个单侧t检验对替代品，多余的差额，大于零，因此，有条件的不足被系统地低估了。使用自举，得到的p-值应减轻任何偏置相对于过剩不足的潜在分布的假设。


值----------Value----------

A list with the following items:<br>
以下项目：参考列表


参数：expected.exceed
The expected number of exceedances  (length actual x coverage).
超出预期数量的（长度实际的x覆盖率）。


参数：actual.exceed
The actual number of exceedances.
超标的实际数量。


参数：H1
The Alternative Hypothesis of the one sided test (see details).
另一种假设的一个片面的测试（见详情）。


参数：boot.p.value
The bootstrapped p-value (if used).
自举p值（如果使用）。


参数：p.value
The p-value.  
的p-值。


参数：Decision
The one-sided test Decision on H0 given the confidence level and p-value (not the bootstrapped).
H0片面的测试决定给定的置信水平和p-值（自举）。


（作者）----------Author(s)----------


Alexios Ghalanos



参考文献----------References----------

risk measures for heteroscedastic financial time series: an extreme value  approach, Journal of Empirical Finance,7, 271&ndash;300.

实例----------Examples----------


## Not run: [＃不运行：]
data(dji30ret)
spec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(1,1), include.mean = TRUE),
variance.model = list(model = "gjrGARCH"), distribution.model = "sstd")
fit = ugarchfit(spec, data = dji30ret[1:1000, 1, drop = FALSE])
spec2 = spec
setfixed(spec2)<-as.list(coef(fit))
filt = ugarchfilter(spec2, dji30ret[1001:2500, 1, drop = FALSE], n.old = 1000)
actual = dji30ret[1001:2500,1]
# location+scale invariance allows to use [mu + sigma*q(p,0,1,skew,shape)][位置+标度不变性允许使用[MU +倍标准差* Q（P，0,1，歪斜，形状）]]
VaR = fitted(filt) + sigma(filt)*qdist("sstd", p=0.05, mu = 0, sigma = 1,
skew  = coef(fit)["skew"], shape=coef(fit)["shape"])
# calculate ES[计算ES]
f = function(x) qdist("sstd", p=x, mu = 0, sigma = 1,
skew  = coef(fit)["skew"], shape=coef(fit)["shape"])
ES = fitted(filt) + sigma(filt)*integrate(f, 0, 0.05)$value/0.05
print(ESTest(0.05, actual, ES, VaR, boot = TRUE))


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