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20 期間のローリング ウィンドウでバリュー アット リスク (VaR) を計算するために、次のことを行いました。

目的の出力が生成され、別のデータで同じことを試しました。

しかし、次のエラーが発生します。

この違いの理由と、このエラーを修正する方法を教えてください。

約 7,000 行と 11,000 列を含む xts データに対してローリング ウィンドウ関数を実行する必要があります。私は次のことをしました：

12時間待ったが計算が終わらなかった。ただし、次のように小さなデータセットで試した場合:

計算は 60 秒以内に完了しました。Intel i5-2450M CPU、Windows 7 OS、12 GB RAM を搭載したコンピューターで実行しました。

大きなxtsデータセットで上記の計算を実行するためのより高速な方法があれば、誰かが私に提案してもらえますか?

次のデータフレームがあります。

累積リターンを計算したいのですが、データフレームに欠損値があります。私が使用した：

結果として得ること

ここでの問題は、NA がある場合、後続の行が結果として NA になることです。NAが下の残りの行に影響を与えずに累積リターンを計算する方法はありますか?

結果として取得したい：

Return.cumulative と呼ばれる PerformanceAnalytics パッケージの関数を知っていますが、これは列全体の累積リターンのみを取得します。

何か案は？

S&P500 の毎日のデータがあり、終値間近のリターンをmy_data$Returnに保存しています。私の目標は、その期間中毎日 GARCH(1,1) を修正し (2004 年 1 月 1 日であるstartDateから開始)、30 日間の予測を計算することです。つまり、使用している期間の各時点で GARCH(1, 1) の 30 日間の予測をシミュレートする必要があります。そのために、モデルを調整して予測を行う関数myFitがあります。この関数はapply.fromstartによって呼び出されるため、 startDateから毎日適用できます。

これを起動すると、ugarchfitを実行するには少なくとも 100 個のデータ ポイントが必要なため、R が文句を言います。

関数には少なくとも 100 個のデータが必要であることがわかりましたが、関数を変更してエラーを回避するにはどうすればよいですか? また、最後の行を次のように置き換えようとしました。

しかし、ソルバーが収束に失敗したため、Rはエラーを表示します。さらに、rollapplyでは拡大ウィンドウを操作できません。これは、私が代わりにやりたいことです。実際、私はここで 1 年間のローリング ウィンドウを申請しています。

期間中に毎日予測を取得する方法について何か考えはありますか?

助けてくれてありがとう。

の例を使用PerformanceAnalytics.pdfする

SharpeRatio(edhec, Rf = 0, FUN="VaR" , method="modified")均等に加重されたポートフォリオの仮定に基づいて（私は仮定します）、リスクの単位あたりのリターンを取得しますが、(VaR)重みを追加しようとすると：

エラーが発生します：

SharpeRatioポートフォリオの重みを組み込むために関数を拡張する方法 (形式) を知っている人はいますか?