【摘 要】
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运用Copula模型研究金融变量之间的相关结构，是近年来金融分析中的一个热点，如何估计Copula模型中的时变参数则是一个重点和难点问题。本文从非参数建模思想为切入点，提出经验分
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运用Copula模型研究金融变量之间的相关结构，是近年来金融分析中的一个热点，如何估计Copula模型中的时变参数则是一个重点和难点问题。本文从非参数建模思想为切入点，提出经验分布函数一局部极大似然法（ECDF—LML）估计Copula函数中的时变参数，研究了Copula模型参数是否时变的统计假设检验问题。最后通过大量随机模拟研究验证了本文所提出的方法较DCC—MGARCH方法在刻画随机变量动态相关性方面更具优越性且很稳健。“,”It becomes a hot topic in the financial analysis that copula model is applied to discuss the dependence structure among financial variables. However, how to estimate time - varying copula parameter is a key point. In this paper, we propose a new estimatio
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