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研究了Copula函数对沪深股市的相关性建模问题.许多学者用Gaussian Copula建模,但是它无法捕捉到尾部变化,尾部相关系数不存在.用t-Copula度量中国股市的相关性,捕捉到了尾部变化,并计算出了尾部相关系数,克服了Gaussian Copula对相关性建模的不足,并通过AIC准则比较得到t-Copula优于Gaussian Copula.最后对3种Archimedean Copula进行比较,通过比较它们与经验分布函数的距离,说明Gumble Copula更加适用于中国的金融市场. 相似文献
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文献[1]引入了一类具有广泛应用前景的随机过程-Markov骨架过程,文献[2]研究了GI/G/1排队系统,本文对其进行了拓展,研究了多重休假GI/G/1排队模型。求出了此模型的到达过程,等待时间及队长的概率分布。 相似文献
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