【摘 要】
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在金融一体化的背景下,各个国家金融市场之间的依赖和联系越来越深,这将不可避免地带来更大的金融风险,对各国金融安全构成巨大挑战。因此,进行金融风险管理是很有必要的。如何衡量金融风险的大小是进行金融风险管理的关键,风险度量的准确度直接关系到开展风险管理的可信度。风险价值（VaR）方法作为主流的金融风险度量方法,其测度方法也成为研究的热点。找到一个合适的方法提高VaR测度精度,将有助于提高风险管理水平,
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在金融一体化的背景下,各个国家金融市场之间的依赖和联系越来越深,这将不可避免地带来更大的金融风险,对各国金融安全构成巨大挑战。因此,进行金融风险管理是很有必要的。如何衡量金融风险的大小是进行金融风险管理的关键,风险度量的准确度直接关系到开展风险管理的可信度。风险价值（VaR）方法作为主流的金融风险度量方法,其测度方法也成为研究的热点。找到一个合适的方法提高VaR测度精度,将有助于提高风险管理水平,为投资者提供合理有效的风险规避途径。因此,如何准确测度VaR值仍是一个值得不断探究的工作。股票市场有着“国民经济的晴雨表”之称,因此本文实证部分选取我国上证综指、深证成指和沪深300指数作为研究对象。首先,使用不同分布假定下的GARCH（1,1）模型去刻画收益率序列的波动聚集性,并依据AIC信息准则选定较优分布。随后,在GARCH模型基础上,引入神经网络分位数回归（QRNN）模型,建立了QRNN-GARCH模型对收益率风险进行度量。最后,针对QRNN-GARCH模型对收益率序列极端尾部数据处理能力的不足,为此使用极值理论的POT方法对QRNN-GARCH模型进行改进,构建了QRNN-GARCH-POT模型,将其应用于极端（99%和99.5%）VaR风险测度。在实证研究中,本文选取失败率、相对误差率和似然比检验作为评价指标,对比QRNN-GARCH-POT模型与其他模型在VaR风险测度中的表现。运用构建的模型对VaR风险进行度量,实证结果表明:第一,上证综指、深证成指和沪深300指数日收益率序列都存在尖峰厚尾、波动聚集性、非对称性等特征;第二,上证综指和沪深300指数收益率序列都比较适合建立GED-GARCH（1,1）模型,深证成指收益率序列比较适合建立t-GARCH（1,1）模型;第三,基于QRNN-GARCH模型的VaR风险测度取得了比GARCH模型更好的效果,仅是极端（99%和99.5%）VaR风险测度精度不高;第四,QRNN-GARCH-POT模型改善了极端（99%和99.5%）VaR风险测度效果。
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