本文選題：時變Copula + 動態(tài)相關(guān)　； 參考：《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2011年07期

【摘要】：運用Copula模型研究金融變量之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),是近年來金融分析中的一個熱點,如何估計Copula模型中的時變參數(shù)則是一個重點和難點問題。本文從非參數(shù)建模思想為切入點,提出經(jīng)驗分布函數(shù)—局部極大似然法(ECDF-LML)估計Copula函數(shù)中的時變參數(shù),研究了Copula模型參數(shù)是否時變的統(tǒng)計假設(shè)檢驗問題。最后通過大量隨機模擬研究驗證了本文所提出的方法較DCC-MGARCH方法在刻畫隨機變量動態(tài)相關(guān)性方面更具優(yōu)越性且很穩(wěn)健。
[Abstract]:Using Copula model to study the correlation structure between financial variables is a hot topic in financial analysis in recent years. How to estimate the time-varying parameters in Copula model is an important and difficult problem. Based on the idea of nonparametric modeling, an empirical distribution Function-Local maximum likelihood method (ECDF-LML) is proposed to estimate the time-varying parameters in Copula function. The statistical hypothesis test of whether the parameters of Copula model is time-varying is studied. Finally, a large number of stochastic simulation studies show that the proposed method is more robust than the DCC-MGARCH method in describing the dynamic correlation of random variables.
【作者單位】： 西南財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究項目(09XJA910001) 西南財經(jīng)大學(xué)“211工程三期”統(tǒng)計學(xué)重點學(xué)科建設(shè)項目的資助
【分類號】：F224;F830

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻】

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本文編號：1986484