【摘 要】
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Copula一词原意为连接,它把多个随机变量的边缘分布连接在一起形成联合分布。变量间的相关结构完全由Copula决定,而各变量的统计特征由其边缘分布确定。与我们描述变量间相关
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Copula一词原意为连接,它把多个随机变量的边缘分布连接在一起形成联合分布。变量间的相关结构完全由Copula决定,而各变量的统计特征由其边缘分布确定。与我们描述变量间相关关系常用的相关性相比,Copula描述的多元随机变量间的相关结构可以提供更准确的信息,目前Copula已经成为流行的多变量建模工具。本论文主要研究Copula理论及其在多变量金融时间序列分析上的应用。论文系统地总结Copula理论,并运用Copula理论结合中国股市数据进行了两个实证研究,分别是沪深两指数收益序列间相关性研究和Copula理论在投资组合市场风险度量上的应用。1、论文对Copula理论做了系统全面地梳理和总结,全面介绍Copula的概念、分类和性质,并详细总结了Copula用于多变量数据建模的方法,包括建模过程中的参数估计方法和非参数估计方法,模型的拟合,以及最优Copula的判别方法。2、本文将单参数两元阿基米德族Copula应用于中国股市相关性研究,研究上证指数(000001)和深证成指(399001)日对数收益序列间的相关关系。在边缘分布GARCH-t假设下构建Copula模型,使用MLE估计边缘分布的参数,使用一步法估计Copula函数的参数,对
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