基于EGARCH-Copula的金融市场条件相依分析

文章应用条件copula函数拟合上证指数和深证成指收益率的联合分布。对上证指数和深证成指收益率应用EGARCH-t模型拟合其条件分布,在此基础上根据连续条件分布Sklar定理,采用条件正态copula函数建立两者的联合分布。结果表明,EGARCH-t模型能够很好的描述两指数收益率的特征,正态Copula能够很好的描述沪深股市的相关性信息。

基于Copula理论和非参数极值估计在上下游水位的相关性分析应用

基于Copula函数的理论对非参数极值Copula进行改进,使其满足顶点约束;结合时变Copula理论,给出时变Copula函数的非参数极值估计;最后采用新的方法,对径流上游夹河滩水位和下游高村水位的相关性进行分析验证,体现了时变Copula的非参数极值估计在刻画随机变量相关性方面更优越、合理,具有一定的实际参考价值。

基于Copula函数的相依性研究

在Copula函数广泛应用于金融领域的背景下,给出了Copula函数的定义及相关定理的理论基础,运用Sklar′s定理具体构造二元Pareto分布的Copula函数.我们注重利用Copula函数相依性测度,通过不同的分布模型求一致性与相关性系数作为实例.在此基础上,引入图像工具作为进行相依性研究的方法.