研究了M-Copula模型的建模方法及應(yīng)用.運用EM算法估計模型的參數(shù),得到相應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果.并利用M-Copula對上證綜指和深證成指做了相關(guān)分析.通過分析兩樣本數(shù)據(jù)的特征,均建立了GARCH-t的邊緣分布模型;根據(jù)兩個對數(shù)收益率序列之間的相關(guān)特性,選取M-Copula模型對其相關(guān)結(jié)構(gòu)進行建模分析,因M-Copula綜合了不同Copula的特點,所以分布形式更加靈活,描述數(shù)據(jù)的厚尾和相關(guān)性特征的能力更突出,效果比單一的Copula更好.

【文章頁數(shù)】：16 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 模型的建立
    2.1 Copula相關(guān)理論
        1) Copula函數(shù)
        2) M-Copula函數(shù)
    2.2 Copula-GARCH模型
    2.3 EM算法及M-Copula模型的參數(shù)估計
        1) EM算法(expectation maximization algorithm)
        2) M-Copula模型參數(shù)估計的EM算法
    2.4 擬合度檢驗
        1) GARCH(1,1)-t模型的檢驗
        2) Copula模型的檢驗
3 仿真分析
4 實證分析
    4.1 描述性統(tǒng)計分析
    4.2 時間序列分析與建模
    4.3 Copula函數(shù)建模
    4.4 結(jié)果分析
5 總結(jié)



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