上证380高频指数数据已实现 GARCH（1，2）模型的风险测量

• 作者: 张鑫 赵瑜 魏正元
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 高频金融数据 已实现 GARCH VaR 偏 t 分布 厚尾特征 偏斜性
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 车辆工程栏目主持人:石晓辉 教授栏目协办:重庆汽车工程学会胡远志 教授重庆市(四川省)兵工学会车辆工程专委会
• 页码范围: 137-141
• 页数: 5页
• 分类号: O21
• 字数: 3046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2015.05.024

摘要

针对高频金融数据收益率序列的厚尾和偏斜性，建立了偏 t 误差分布假设下的R-GARCH（1，2）模型，对上证380指数5 min 频率的高频数据进行了 VaR 预测，并与经典的正态分布和 t 分布误差假设下的 R-GARCH（1，2）模型的预测精度进行了对比分析。结果表明，误差项服从偏 t 分布的 R-GARCH（1，2）模型能够有效识别上证380指数收益率序列的分布特征，并且能够精确地测量其收益风险。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏正元	重庆理工大学数学与统计学院	21	82	5.0	8.0
2	赵瑜	重庆理工大学数学与统计学院	3	7	1.0	2.0
3	张鑫	重庆理工大学数学与统计学院	12	13	2.0	3.0