【摘要】以沪深综合指数收益率为研究对象,在t-GARCH(1,1)模型与st-GARCH(1,1)模型的基础上,引入分位数回归,分别建立了QR-t-GARCH(1,1)模型与QR-st-GARCH(1,1)模型。失败率检验结果表明,在5%、2.5%、1%的显著性水平下,加入分位数回归的GARCH(1,1)模型较GARCH(1,1)模型对指数收益率的风险度量效果更好,而且对异常值的稳健性也更强。该模型可对指数收益率的风险特征进行全面描述。