C藤Copula自回归模型及其预测

通过研究严平稳时间序列的非线性自相关性,建立了C藤Copula自回归模型,并运用模型进行了预测。首先,基于C藤Copula理论建立C藤Copula自回归模型,给出某一时刻连续几个滞后项是否与这一时刻独立的判别方法,筛选出相关自变量;接着,给出模型的参数估计方法和基于蒙特卡洛模拟的预测方法;最后进行实证分析,结果显示C藤Copula自回归模型的预测效果优于ARMA(1,1)模型和Garch(1,1)模型。