摘要: 如何更为科学、合理地刻画高维金融变量间的非线性动态相关结构,长期以来都是学界与实务界关注的重要问题。本文基于广义自回归得分(GAS)理论,提出时变C-Vine Copula模型,并给出了该模型的半参数估计方法和模型拟合的假设检验。最后,通过实施大量的蒙特卡洛仿真实验,结果表明基于GAS理论的时变C-Vine Copula模型能刻画高维随机变量间的非线性动态相关结构,且具有较好的稳健特征。
龚金国 邓入侨. 时变C-Vine Copula模型的统计推断[J]. 统计研究, 2015, 32(4): 97-103.
Gong Jinguo & Deng Ruqiao. Statistical Inference of Time-Varying C-Vine Copula Model[J]. Statistical Research, 2015, 32(4): 97-103.