【摘 要】
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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
【机 构】
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北京大学国家发展研究院中国经济研究中心
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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
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