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1.
运用Copula模型研究随机变量间的相关结构,是近年来金融统计分析中的一个热点.在龚金国和史代敏提出时变Copula非参数模型的基础上,利用时间序列的极限理论研究了时变参数估计量的大样本性质,并给出了时变Copula模型的非参数估计算法.研究结果表明,时变Copula非参数模型的时变参数估计量具有一致性和渐近正态性.  相似文献   
2.
本文提出非参数核密度估计-ML方法来估计Copula函数中的未知参数;再由统计检验推断得到能较好描述金融资产之间非线性相关结构的Copula。实证分析表明:可以利用Clayton Copula、Gumbel Copula来描述A股市场上证指数与深证成指之间的非线性相关结构.  相似文献   
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