摘要：以沪深综合指数收益率为研究对象，在t-GARCH（1，1）模型与st—GARCH（1，1）模型的基础上，引入分位数回归，分别建立了QR-t-GARCH（1，1）模型与QR-st—GARCH（1，1）模型。失败率检验结果表明，在5％、2．5％、1％的显著性水平下，加入分位数回归的GARCH（1，1）模型较GARCH（1，1）模型对指数收益率的风险度量效果更好，而且对异常值的稳健性也更强。该模型可对指数收益率的风险特征进行全面描述。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社