【摘 要】
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传统的VaR度量方法明显存在一些不足,引入时变Copula与Garch相结合的模型进行VaR度量,该模型不仅可以捕捉金融市场间的非线性相关性,还可以得到它们之间的尾部相关行为的动态
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传统的VaR度量方法明显存在一些不足,引入时变Copula与Garch相结合的模型进行VaR度量,该模型不仅可以捕捉金融市场间的非线性相关性,还可以得到它们之间的尾部相关行为的动态变化。实证结果表明：利用时变Cop-ula进行VaR度量,整体上度量的效果要优于传统的VaR度量方法,而传统的方法（除bootstrap外）则存在着低估市场风险的现象。
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