上证380高频指数数据已实现GARCH（1,2）模型的风险测量

魏正元; 张鑫; 赵瑜

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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Va R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。

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来源
《重庆理工大学学报（自然科学版）》 |2015年第5期|137-141|共5页
作者
魏正元; 张鑫; 赵瑜;
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作者单位

重庆理工大学数学与统计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类证券市场;经济数学方法;
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;

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