【摘 要】
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考虑到金融市场收益率分布的厚尾性,在数值模拟的基础上,提出了一类新的波动率模型-条件自回归拟极差模型（QCARR）。QCARR和Chou（2005）所提出CARR模型,Engle（2002）所提出的ACD模型等
【机 构】
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西安电子科技大学应用数学系,西安交通大学金禾经济研究中心
【基金项目】
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国家自然基金(批准号：60574075)。
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考虑到金融市场收益率分布的厚尾性,在数值模拟的基础上,提出了一类新的波动率模型-条件自回归拟极差模型（QCARR）。QCARR和Chou（2005）所提出CARR模型,Engle（2002）所提出的ACD模型等具有类似的结构,可看作CARR在样本分位数下的推广。利用上证综指估计了两种特殊类型的QCARR模型（QCARR1,OCARR2）,采用滚动样本预测的方法,比较了上述模型与经过常数调整的CARR （ACARR）以及GARCH的样本外预测能力。结果表明:（i）对模拟数据,在所考虑的估计方法中,第二类拟极差估计和调整极差估计最优。（ii）对上证综指收益率数据,无论是预测的误差分析还是回归分析,QCARR2在上述模型中都是最优的,对上述结论我们给出了相应的解释。
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