Realized GAS-EGARCH模型及其应用  

作　　者：蔡光辉[1] 应雪海 徐君[1] 

机构地区：[1]浙江工商大学统计与数学学院 [2]浙江经贸职业技术学院财务会计学院,杭州310018

出　　处：《统计与决策》2022年第6期150-154,共5页Statistics & Decision

基　　金：国家社会科学基金资助项目(19BTJ013);浙江省一流学科A类(浙江工商大学统计学)资助项目(1020JYN4119004G-94)。

摘　　要：文章扩展了Realized EGARCH模型,即结合Generalized Autoregressive Score(GAS)模型推导不同偏峰厚尾分布下的分布相依冲击响应函数,构建Realized GAS-EGARCH模型,应用于金融资产的波动率与VaR预测,并采用损失函数、MCS检验与VaR后验分析法分别探究新模型对波动率和风险的预测能力。对申万银行指数高频数据的实证结果显示:(1)基于偏峰厚尾分布的Realized GAS-EGARCH模型对波动率的刻画能力优于相应分布的Realized EGARCH模型;(2)损失函数与MCS检验结果显示,条件分布为偏广义误差分布(SGED)的Realized GAS-EGARCH模型对波动率的预测精度最高;(3)对VaR预测序列进行无条件覆盖性检验、独立性检验和条件覆盖性检验分析,认为Realized GAS-EGARCH模型能够有效测度市场风险。

关 键 词：Realized GAS-EGARCH 波动率 VaR MCS检验 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]