風險矩陣 (RiskMetrics) 模型於計算風險值時,須假設資產的報酬為常態分配,並以EWMA模型估計條件波動。然而,許多實證研究指出,即使是考慮條件機率分配的狀況,短天期的資產報酬仍非服從常態分配,並且具有尾部較常態分配為厚之高狹峰 (Leptokurtic) 特性 (Baillie& DeGennaro, 1990; Bollerslev, Chou & Kroner, 1992),因此以EWMA 估計式來衡量波動將會有所偏誤。本研究使用移動?歸方式 (rolling regression) 來估計修正偏誤後的波動以預測風險值。本研究以包含台灣股票加權股價指數 (TAIEX) 及美元兌台幣 (USD/TWD) 等10 種標的為研究對象,經失敗率分析及Kupiec (1995) 統計檢定結果,證實本研究波動修正之風險值估計方式,確可提升風險矩陣估算風險值的準確性。此外,藉由本研究之實證結果,可提供國內證券商應用風險矩陣模型時解決波動偏誤的問題,進而提高估算風險值之準確性,並依據其本身的偏好與需求,設定更有效率及較佳的風險值預測模型。