【摘 要】
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Discussed in this paper is the dependent structure in the tails of distributions of random variables from some heavy-tailed stationary nonlinear time series. On
【机 构】
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Department of Financial Mathematics
【基金项目】
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国家自然科学基金;supported by a cooperative project from Yunnan Province
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Discussed in this paper is the dependent structure in the tails of distributions of random variables from some heavy-tailed stationary nonlinear time series. One class of models discussed is the first-order autoregressive conditional heteroscedastic (ARCH) process introduced by Engle (1982). The other class is the simple first-order bilinear models driven by heavy-tailed innovations. We give some explicit formulas for the asymptotic values of conditional probabilities used for measuring the tail dependence between two random variables from these models. Our results have significant meanings in finance.
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