基于時(shí)變Copula模型,獲得預(yù)測(cè)方差,確定單個(gè)基金收益率序列的邊緣分布.利用常見的靜態(tài)Copula和時(shí)變Copula模型對(duì)基金收益率序列間兩兩相依關(guān)系進(jìn)行建模并進(jìn)行對(duì)比分析.應(yīng)用研究表明,基于MCMC方法的時(shí)變Copula模型能更有效地度量基金收益率序列的風(fēng)險(xiǎn).

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 引 言
2 時(shí)變Copula模型介紹
    2.1 基于GARCH邊緣分布介紹
    2.2 時(shí)變Copula模型及參數(shù)估計(jì)
        1)時(shí)變Normal Copula函數(shù)
        2)時(shí)變Rotated Gumbel Copula函數(shù)
        3)時(shí)變Symmetrized Joe-Clayton Copula函數(shù)
3 有效性驗(yàn)證
    3.1 樣本選取及預(yù)處理
    3.2 擬合收益率序列邊緣分布
    3.3 時(shí)變Copula模型的構(gòu)建及參數(shù)估計(jì)
4 結(jié) 論



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