对于保险公司,银行等金融机构来说,风险管理是重要的课题,然而风险度量模型的基础是样本数据的分布假设,要想准确地度量风险有必要保证选择的分布假设具有较高的拟合优度,本文试图从金融收益率分布假设形式入手来改善风险度量的精度。在过去的学术研究历史上,传统的金融以发展完善的正态分布理论来研究资产收益率,而后的专家学者通过研究发现,实际的资产收益率并不符合正态分布,对正态分布理论的基础上不断发展,提出了针对实际资产收益率存在尖峰、厚尾特性的稳定分布。然而,根据实际数据论证,稳定分布比实际资产收益率有更厚的尾部。而后,学界提出了以正态均值——方差和广义逆高斯分布为理论基础的广义双曲分布拟合实际资产收益率,该分布由于尾部比正态分布要厚,比稳定分布要薄,可以更好的拟合资产收益率的尖峰、厚尾和偏斜等特征,近几年在国外金融领域的应用得到迅速发展,然而在国内对金融领域的应用研究尚不多见,在这一背景下,本文借鉴国内外前辈成果,把广义双曲线分布应用到中国股票市场风险度量实证研究中,以上证指数、深证成指为样本,对广义双曲分布族在拟合资产收益率分布的拟合优度上进行实证探讨。本文将以探寻拟合优度较高的分布拟合为出发点,以有效的风险度量为落脚点,以上证指数和深证成指为样本数据,以广义双曲分布这一参数众多,子类丰富的分布族为假设分布,以风险价值VaR,尾部期望ES为风险度量指标进行了研究和实证分析。本文共分为五个章节,各章具体内容如下：第一章首先介绍本文选题的意义,包括对广义双曲和风险度量的进行研究的理论意义和现实意义,阐述本文写作的出发点和价值。然后总结前人研究的经验成果,国内外研究学者分别对广义双曲分布的文献总结和对收益率分布的研究总结。随后提出自己的论文期望达到的深度,存在的困难和本文期望能够凸显的创新点。第二章以分布拟合的发展历程为开端,分别介绍了主流的收益率拟合分布假设,包括正态分布假设和稳定分布假设,以此理清发展流程。随后着力介绍广义双曲分布族的历史,出现背景,理论基础。在此基础上,介绍广义双曲分布常见的五种参数表示方法,参数代表的含义,以学界最常用的参数表示方法下,引入广义双曲分布下的子分布和极限分布。而后,介绍如何对广义双曲分布进行参数估计。参数估计过程复杂,函数较多,具体估计过程附于论文附录。第三章以实证分析为主,首先对标的数据上证指数和深圳指数进行数据特征分析。在本文,首先对数据采用对数变换,使用对数收益率,接着对数据进行正态性检验(峰度,偏度、QQ图检验),平稳性检验,和自相关检验,用实际数据体现收益率存在的特征。而后,利用R软件,计算包括正态分布在内的六种分布假设下上证指数和深圳指数的参数值,同时计算出迭代次数,似然函数数值,AIC值,根据数值大小,评判出拟合分布的拟合优度比较。第四章主要进行尾部风险度量,将深证成指和上证指数的样本数据扩展到可采集到最近日期的最新数据进行,计算在广义双曲分布族各个子分布和极限分布假设下的风险价值VaR。并且利用失败频率检验方法对VaR的计算结果进行检验。接着计算尾部期望ES,计算结果与VaR进行比较,对两种风险度量指标进行评价。第五章,对全文进行总结和评价,总结全文逻辑过程,梳理对全文在实证过程中的所有结论,提出建议。