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最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程（当然这也涉及广义上的QRM）来拟合和预测风险价值（Value-at-Risk，VaR）
library(qrmtools)# 绘制qq图
library(rugarch)模拟数据
我们考虑具有t分布的ARMA（1,1）-GARCH（1,1）过程
将ARMA-GARCH模型拟合到（模拟的）数据
拟合一个ARMA-GARCH过程。
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ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例
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计算VaR时间序列
计算风险价值估计值。请注意，我们也可以在这里使用基于GPD的估计模型。
通过随机性检查进行回测
我们来回测一下VaR估计值。
## 回测 VaR_0.99
btest
基于拟合模型预测VaR
现在预测风险价值。
模拟（X）的未来序列并计算相应的VaR
模拟路径，估算每个模拟路径的VaR（注意，quantile()这里不能使用，所以我们必须手动构建VaR）。
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本文选自《R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测》。
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