【摘 要】
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考虑到金融资产间的相关关系具有时变性和长记忆性,纳入了混频数据抽样(mixed data sampling,MIDAS)的混频Copula(MIDAS Copula)模型虽能刻画时变性和长记忆性,但其参数演变过程较为简单,因此将广义自回归得分(generalized autoregressive score,GAS)模型作为参数演变过程引入MIDAS Copula模型中,构建GAS MIDAS Copula模型.实证分析发现该模型提升了MIDAS Copula模型对样本拟合的能力;进一步选择不同相关程度的
【机 构】
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浙江工商大学统计与数学学院,浙江经贸职业技术学院财务会计学院
【基金项目】
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国家社会科学基金(19BTJ013),2018年度浙江省哲学社会科学规划课题(18NDJC189YB),浙江省一流学科A类(浙江工商大学统计学)(1020JYN4119004G-94)。
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考虑到金融资产间的相关关系具有时变性和长记忆性,纳入了混频数据抽样(mixed data sampling,MIDAS)的混频Copula(MIDAS Copula)模型虽能刻画时变性和长记忆性,但其参数演变过程较为简单,因此将广义自回归得分(generalized autoregressive score,GAS)模型作为参数演变过程引入MIDAS Copula模型中,构建GAS MIDAS Copula模型.实证分析发现该模型提升了MIDAS Copula模型对样本拟合的能力;进一步选择不同相关程度的
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