鉴于金融收益率数据存在的分布有偏、高峰厚尾以及不对称等特点导致传统分布难以对其进行描述。本文基于广义自回归得分（ GAS ）理论改进了非对称拉普拉斯分布 (ALD) ，提出了GAS-ALD 模型，该模型具有时变参数，可以描述具有高峰厚尾、有偏以及分布不对称性等特点的数据。并使用该模型对上证指数、深圳指数与中小板指数进行了实证研究。研究发现：
三个指数的分布参数与各阶矩均有明显的时变特征与聚集特征；对比了常用的用于计算 VaR与 ES 的模型， GAS-ALD 模型对于 VaR 与 ES 具有较高的预测效力。
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