Realized GAS-EGARCH模型及其应用

作者：蔡光辉; 应雪海; 徐君^*

来源：统计与决策, 2022, 38(06): 150-154.

DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2022.06.030

• Realized GAS-EGARCH
• 波动率
• VaR
• MCS检验

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。

• 单位
  浙江工商大学; 数学学院; 浙江经贸职业技术学院