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针对高频金融数据收益率序列的厚尾和偏斜性，建立了偏t误差分布假设下的R—GARCH（1，2）模型，对上证380指数5min频率的高频数据进行了VaR预测，并与经典的正态分布和t分布误差假设下的R—GARCH（1，2）模型的预测精度进行了对比分析。结果表明，误差项服从偏t分布的R-GARCH（1，2）模型能够有效识别上证380指数收益率序列的分布特征，并且能够精确地测量其收益风险。