这两天在学习bootstrap,并结合原来学的练习，无奈程序总出错。
原始原始样本x（样本个数是300个）要计算99%置信度下VaR 和ES
> nx.gpd=gpd(-x,threshold=0.1873)
> riskmeasures(nx.gpd,0.99)
运行结果是
p quantile sfall
[1,] 0.99 0.3391784 0.399171
现在俺想进行bootstrap1000次，这样，得到的应该是1000个类似数列
p quantile sfall
[1,] 0.99 0.3391784 0.399171
[2,].........................................
[3,].........................................
..............................................
[1000,]....................................
俺昨晚在一个同学指点下貌似明白一点，于是先用sample有放回抽取300个，进行1000次，写了下边两个：
（一）
for(i in 1:1000)
{sample(x,300,replace=T)
{for(i in 1:300){
b=gpd(-x,threshold=0.1873)
c=riskmeasures(b,0.99)}
cat(c,"\n",file="e:/extremelogr.txt",append=TRUE)
}
（二）
for(i in 1:10)
{sample(x,300,replace=T)
{a=x[1:300]
b=gpd(-a,threshold=0.1873)
c=riskmeasures(b,0.99)}
cat(c,"\n",file="e:/extremelogr.txt",append=TRUE)
}
这两种情况运行的结果是一样的1000个数据，我可能没把抽样10000次的放到循环里，但是不知道问题出来哪里，而且（一）比（二）时间长很多
又看了下r文档，用bootstrap重新写了一个，如下运行结果，崩溃了。关于这个问题的另一个疑问是赋值问题，因为最后结果相当于得到一个面板数据，results<-bootstrap(x,1000,y)，这个赋值也有问题，貌似理解和别人告诉的是只能放序列~~~~~~~~多谢多谢！！！
（三）
> y<-function(x){for(i in 1:300){
+ b=gpd(-x,threshold=0.1873)
+ c=riskmeasures(b,0.99)}
+ }
> results<-bootstrap(x,1000,y)
错误于optim(theta, negloglik, hessian = TRUE, ..., tmp = excess) :
non-finite finite-difference value [1]
此外: Warning messages:
1: In log(x) : 产生了NaNs
2: In log(x) : 产生了NaNs
原始原始样本x（样本个数是300个）要计算99%置信度下VaR 和ES
> nx.gpd=gpd(-x,threshold=0.1873)
> riskmeasures(nx.gpd,0.99)
运行结果是
p quantile sfall
[1,] 0.99 0.3391784 0.399171
现在俺想进行bootstrap1000次，这样，得到的应该是1000个类似数列
p quantile sfall
[1,] 0.99 0.3391784 0.399171
[2,].........................................
[3,].........................................
..............................................
[1000,]....................................
俺昨晚在一个同学指点下貌似明白一点，于是先用sample有放回抽取300个，进行1000次，写了下边两个：
（一）
for(i in 1:1000)
{sample(x,300,replace=T)
{for(i in 1:300){
b=gpd(-x,threshold=0.1873)
c=riskmeasures(b,0.99)}
cat(c,"\n",file="e:/extremelogr.txt",append=TRUE)
}
（二）
for(i in 1:10)
{sample(x,300,replace=T)
{a=x[1:300]
b=gpd(-a,threshold=0.1873)
c=riskmeasures(b,0.99)}
cat(c,"\n",file="e:/extremelogr.txt",append=TRUE)
}
这两种情况运行的结果是一样的1000个数据，我可能没把抽样10000次的放到循环里，但是不知道问题出来哪里，而且（一）比（二）时间长很多
又看了下r文档，用bootstrap重新写了一个，如下运行结果，崩溃了。关于这个问题的另一个疑问是赋值问题，因为最后结果相当于得到一个面板数据，results<-bootstrap(x,1000,y)，这个赋值也有问题，貌似理解和别人告诉的是只能放序列~~~~~~~~多谢多谢！！！
（三）
> y<-function(x){for(i in 1:300){
+ b=gpd(-x,threshold=0.1873)
+ c=riskmeasures(b,0.99)}
+ }
> results<-bootstrap(x,1000,y)
错误于optim(theta, negloglik, hessian = TRUE, ..., tmp = excess) :
non-finite finite-difference value [1]
此外: Warning messages:
1: In log(x) : 产生了NaNs
2: In log(x) : 产生了NaNs
