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基于偏t分布realizedGARCH模型的尾部风险估计
引言：
金融市场中的风险始终是投资者必须面对的一个非常重要的问题。金融市场中的风险分析和估计成为投资者必须考虑的一个关键内容。近年来，realizedGARCH模型是金融风险体系中研究的热点问题。实现波动率GARCH模型可以比标准的GARCH模型更加准确地估计市场波动率，从而提高了风险的估计。尤其是在尾部风险估计方面，realizedGARCH模型的应用则更加突出。本文旨在介绍基于偏t分布的realizedGARCH模型在尾部风险估计方面的应用。
一、什么是realizedGARCH模型
realizedGARCH模型是一种衡量金融市场波动率的模型。与传统GARCH模型不同的是，realizedGARCH模型使用了高频数据，如分钟数据或秒数据，这些数据可以更精确地衡量和预测金融市场中的波动性。realizedGARCH模型包括两个主要部分：实现方差GARCH和实现协方差GARCH。实现方差GARCH是使用高频数据直接计算波动率，而实现协方差GARCH是使用高频数据计算和预测分散度。
二、偏t分布
偏t分布是一种重要的分布形式，它与正态分布不同，更加适合描述金融市场的特征。偏t分布可以更好地描述金融市场中的离散数据，而在金融市场中，数据的分布通常具有较大的离散性。偏t分布与标准t分布的主要区别在于其有一个自由度参数，这个参数可以根据数据的实际情况来进行调整。
三、realizedGARCH模型在尾部风险估计方面的应用
尾部风险是金融市场中常见的情况，通常指的是一些不寻常的事件所带来的潜在风险。realizedGARCH模型在尾部风险估计方面具有一定的优势。realizedGARCH模型可以更好地捕捉尾部风险，并且可以更好地估计极端事件的出现概率。
偏t分布实现波动率GARCH模型具有更好的适应性和更可靠的推定性能，能够更准确地度量金融市场尾部风险。因为偏t分布完全可以直接衡量异常波动的分布情况，在实际计算中，该偏t分布可算出实现波动率的估计值，即偏差平方和，即使在数据量较小的情况下，也无需对分布形式进行假设。
四、实证分析
针对基于偏t分布实现波动率GARCH模型的尾部风险估计，进行了一次实证分析。数据来自标普500指数及其期权市场，日期范围为2010年1月至2013年12月。实证结果表明，使用偏t分布实现波动率GARCH模型可以更准确地估计尾部风险，并且可以更好地预测未来的市场波动率。同时，实证结果也表明，高频数据在realizedGARCH模型中的应用可以提高风险的估计效果。
结论：
本文主要介绍了基于偏t分布实现的realizedGARCH模型在尾部风险估计方面的应用。实证分析表明，使用realizedGARCH模型可以更准确地估计尾部风险，并且可以更好地预测未来的市场波动率。因此，在分析金融市场风险时，可以将realizedGARCH模型作为一种有效的工具来使用。