极端事件是指很少发生,然而一旦发生却产生极大影响的事件,因此关于极端事件的研究具有重要的实际意义。与单一的Copula函数相比,混合Copula函数可以通过自由选择不同类型的Copula函数来建立相关结构,能更准确地刻画极端事件发生的复杂关系。利用Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula构建的混合Copula函数,既可以涵盖单一上尾或下尾存在的情形,还可以展现上尾和下尾同时存在的情形。本文首次利用基于混合Copula函数的极端事件Logistic回归模型,将极端事件的影响因素和关联事件同时加入到模型中,可以利用条件概率去估计极端事件发生的概率。该模型充分利用了Copula函数在尾部相关性和Logistic回归在处理分类变量上的优势,优化了极端事件的概率估计和拟合精度。