R 中的历史模拟 VaR：VaR 计算产生不可靠的结果（风险超过 100%）

Question

我正在尝试使用S&P500的历史模拟方法计算VaR 。 我使用了PerformanceAnalytics包

VaR(P1[1:1000], p =0.95, method = "historical")

但我收到如下错误消息：

VaR 计算产生不可靠的结果（风险超过 100%）列： 1 : -1.68435909175

我使用的数据是对数回报计算as =LN(Today's close/Yesterday's close)*100 ，当我使用percentile函数（ PERCENTILE(B2:B1001,0.05) ）计算VaR时，我得到-1.684的值如上所述。 我知道该包是在考虑返回的情况下编写的，但我不确定我的计算是否在概念上犯了错误，或者错误是由于我使用日志返回造成的。

在这种情况下，使用正常回报比对数回报更好吗？

Answer 1

显然VaR使用小数回报而不是百分比。 将百分比返回值传递给该函数时，会看到相同的消息。 或者使用quantile 。

> data(edhec)
> VaR(edhec[,1], p=.95, method="historical")
    Convertible Arbitrage
VaR              -0.01916
> quantile(edhec[,1],c(.05,.95))
      5%      95% 
-0.01916  0.02679 
> VaR(edhec[,1]*100, p=.95, method="historical")
VaR calculation produces unreliable result (risk over 100%) for column: 1 : 1.916
    Convertible Arbitrage
VaR                    -1
> quantile(edhec[,1]*100,c(.05,.95))
    5%    95% 
-1.916  2.679