高频视角下创业板市场的非对称尾部风险度量

摘要

创业板汇集了大批高成长性的科技企业,面临着高度不确定的市场风险.本文考虑创业板市场的非对称性和厚尾性,在偏t分布下利用5分钟高频数据构建已实现GARCH模型衡量其波动率,同时考虑到微观结构噪声影响,在RV的基础上引入对噪声稳健的BPV已实现测度,从而提升高频VaR模型的预测准确性.对创业板指和深证成指的实证结果表明,已实现GARCH模型在参数显著性和模型预测准确性方面均优于低频下的ARMA-fGARCH-VaR模型;基于RV和BPV的已实现模型没有显著差异;相比于深市主板,创业板面临的尾部风险更大.同时,为更好地监测与管控创业板市场风险,从政府和创业企业两个层面提出对策建议.