沪深300指数风险价值分析——基于PARCH-VaR方法

由于我国的沪深300指数收益率序列呈现出三种特性:左偏、尖峰厚尾和波动聚集,PARCH模型可以更完美地刻画序列的分布特征。本文利用PARCH模型对指数收益率序列进行拟合,建立PARCH-VaR模型,用以评估中国沪深300指数的风险。研究结果表明,如果假设残差同时服从三种分布:正态分布、t分布和广义误差分布,基于广义误差分布的PARCH模型计算的VaR值最能够客观地反映中国沪深300指数的风险问题。