基于GARCH类模型对金融市场的风险度量与预测

<正>本文基于金融时间序列的自相关性、弱平稳性和条件异方差性进行探讨，通过对多个GARCH模型的比较分析，最终提出了能有效描述收益率序列的波动聚集现象和厚尾性的GARCH-t模型，并对该模型进行了样本内的比较和样本外的回测检验，保证了模型的稳健性，本文选取2011年1月4日至2021年6月30日沪深300指数，基于构建的GARCH-t模型进行实证分析，并在不同置信水平上预测了VaR值和ES值，研究发现该模型能较好地刻画收益率的变动趋势，可以用于金融市场的风险度量与预测。