摘要：对金融资产回报，用FIGARCH模型捕捉波动的异方差性和长期记忆性的同时，将回报序列转化为标准残差序列、通过用EVT—BM方法拟合标准残差的尾部分布来处理回报序列的厚尾性，建立了金融风险度量模型——基于EVT—BM-FIGARCH的动态VaR模型。并用该模型对上证综合指数进行实证分析，结果表明模型能够更精确、合理地度量上证综合指数回报的VaR风险。

关键词：figarch 厚尾 长期记忆 var 

单位：重庆大学经济与工商管理学院 重庆400030 重庆大学数理学院 重庆400030