论文部分内容阅读
以上证180指数为研究对象,利用GED-EGARCH模型对收益率序列进行拟合并计算VaR值,并将分位数回归理论应用到该模型中,构建QR-GED-EGARCH模型来刻画收益率序列的尾部特征,深入研究了上证180指数的收益分布特征和波动规律,并运用Kupiec检验对比分析了各模型的风险预测精度。实证结果表明,上证180指数收益序列具有尖峰厚尾、波动集聚性及不对称性特征,引入分位数回归构建的QR-GED-EGARCH模型对上证180指数收益序列风险表现出比GARCH族模型更为优异的预测能力。