作者：黄雯; 王天一; 黄卓尖峰厚尾偏度var高频数据
摘要：本文使用高频数据研究了沪深300指数的尾部风险。基于Skewed-t分布的Realized GARCH模型比基于t分布和正态分布的Realized GARCH模型拟合要好。这说明对于具有聚类波动,尖峰厚尾和偏斜特征的金融数据来说,同时考虑了偏斜和厚尾特征的Skewed-t分布的Realized GARCH模型是一个合适的模型。本文使用两种方法对在险值VaR进行预测,一种是基于样本外的多步预测,另一种是基于滚动窗口的一步预测。两种方法下,Realized GARCH模型基本上都要比GARCH和EGARCH模型预测表现要好,并且,厚尾分布比正态分布能更好地描述风险,尤其是尾部风险。基于Skewed-t分布的Realized GARCH模型,在各个置信水平下,都表现很好且稳定,这说明同时考虑了偏斜和厚尾特征的Skewed-t分布的Realized GARCH模型能很好地预测风险值。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
