R语言调用cvgtest()函数始终报错找不到'model'对象如何解决

cvgtest()是rugarch包提供的VaR覆盖率检验函数，触发该报错的核心原因是你手动拼接的传入list不符合函数的参数结构要求：函数内部逻辑会强制从传入的obj对象中索引model属性，你自行构造的list里没有这个字段，哪怕你认为自己不需要传入和model相关的内容，函数内部代码找不到对应字段就会直接抛出"找不到对象'model'"的错误。

方案1：补全传入list的必填字段 #

你不需要真的传入一个拟合完成的模型对象，只要在之前构造的list里补上函数要求的model字段声明即可正常调用，示例代码：

# 补全必填的model字段后再调用
cvgtest(obj = list(
  loss = returns_stoxx[2226:3225],
  VaR = VaRStoxx95t$VaRStoXX95,
  p = 0.05, 
  model = list(model = "custom")
))

注意：这里的p参数要传超出VaR的尾部概率，95%置信水平对应p=0.05，不是你之前写的0.95，传错值会得到完全无效的检验结果。

方案2：换用适配裸VaR序列的检验函数 #

如果你只有单独计算好的VaR结果和收益率序列，没有对应的模型对象，直接用同包的VaRTest()函数更方便，不需要构造model字段，运行后会直接输出你需要的三类检验结果：

• 无条件覆盖检验
• 独立性检验
• 条件覆盖检验
  调用示例：

# alpha为尾部概率，95%置信水平传0.05
VaRTest(
  alpha = 0.05,
  actual = returns_stoxx[2226:3225],
  VaR = VaRStoxx95t$VaRStoXX95
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kiks6897