摘要：针对EVaR（Expectile—based ValueatRisk）风险度量提出了基于GARCH类和SV波动率模型的EVaR风险度量计算方法，即EVaR计算的参数模型方法．并基于模拟学生t分布时间序列数据，给出EVaR样本外预测的失败率检验方法：Kupiec失败率检验和动态分位数（DQ）检验法．与采用CARE（Conditional Autoregressive Expectile）模型的EVaR计算方法进行了对比研究，结果表明基于GARcH类模型和SV模型相对于基于CARE模型有更优的EVaR预测效果．选取2004年1月5日到2009年12月30日的国内外五个股票市场指数数据，针对日对数收益率进行了EVaR风险度量的实证研究，得出在金融危机期间，基于参数模型的EVaR预测要比基于CARE模型的EVaR预测更接近市场实际风险．

关键词：evar care模型 garch类模型 sv模型 

单位：华东理工大学理学院 上海200237