基于多分布GARCH族模型的沪深300指数VaR测度研究

运用经济物理学方法验证沪深300指数市场存在的一些特征,进而用四种GARCH模型在不同分布下进行VaR风险测度建模,并用返回测试中的似然比和动态分位数回归加以检验,结果表明:收益分布服从有偏学生t分布的VaR测度模型可靠性显著高于正态分布和学生t分布;在样本内,GARCH、GJR、HYGARCH模型均能有效度量VaR风险,HYGARCH在空头VaR水平较高时精度更高;在样本外,GARCH、GJR、FIGARCH、HYGARCH模型的VaR测度能力相差不大,但HYGARCH模型在空头VaR水平下测度能力更高些。因此,在有偏学生t分布下,能捕捉更多金融资产特征的HYGARCH模型对沪深300指数的VaR测度更精确可靠,这意味着在风险管理时,应更多考虑具有尾部效应的模型进行度量。