《表1 CAViaR模型在5%置信水平下的参数估计结果》

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《比特币价格波动极端风险、演化模式与监管政策响应——基于结构突变点CAViaR-EVT模型的实证研究》

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以ARMA（1，1）、GARCH（1，1）、FIGARCH（1，d，1）、FIAPARCH（1，d2，1）为基准模型，比较其与CAViaR模型的建模效果（受篇幅所限，基准模型的估计结果不再列出）。借鉴Engle和Manganelli（2004）的方法，结合各子区间的样本数量，将每个子区间的最后100个样本作为检验样本，其余样本作为建模样本，通过RQ值、建模样本Hit值和DQ检验P值分析CAViaR模型的拟合情况。表1是4种CAViaR模型在5%分位数下的参数估计结果。从样本内Hit值和DQ检验P值可以看出，在两个子区间及全样本区间上，SAV模型与AD模型均未通过DQ检验，而AS模型与IG模型通过了DQ检验。在两个子区间及全样本区间，AS模型的系数估计结果均较之IG模型更为显著，且取得了较小的RQ值和较大的DQ检验P值，拟合效果更好。自相关系数β1在大多数模型中高度显著且取值在0.6以上，说明尾部分位数存在波动集聚现象。对于AS模型，两个子区间及全样本区间的β3估计结果均大于β2，说明比特币市场对外部利空冲击的响应程度高于利好冲击。