【摘 要】
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近些年来，中国外汇市场飞速发展、汇改政策不断完善，准确地把握股票市场和人民币汇率市场的波动有助于分散风险，看清市场的联动性.多元变量的联合分布能够被Copula分解为各个随机变量的边缘分布和描绘各个随机变量的相关关系，可以较好地解决两市场之间的联动性的问题.与此同时，VAR模型可以很好的描述两市之间的波动性.第一，介绍Copula理论.首先，介绍了Copula的定义、定理、性质和一些经常会用到的C
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近些年来，中国外汇市场飞速发展、汇改政策不断完善，准确地把握股票市场和人民币汇率市场的波动有助于分散风险，看清市场的联动性.多元变量的联合分布能够被Copula分解为各个随机变量的边缘分布和描绘各个随机变量的相关关系，可以较好地解决两市场之间的联动性的问题.与此同时，VAR模型可以很好的描述两市之间的波动性.第一，介绍Copula理论.首先，介绍了Copula的定义、定理、性质和一些经常会用到的Copula.其次，介绍了由Copula导出的相关系数.以及用来估计边缘分布的核密度估计方法和参数估计方法.AIC准则和欧式最小距离法是选取最优Copula的评判方法.第二，利用Copula理论，研究汇市和股市之间的相关系数.本文选择了上海证券交易所和人民币兑美元汇率自2012年至2018年的价格数据，根据Copula理论，计算汇市和股市的相关系数.首先，采用核密度估计法估计两市的边缘分布、极大似然法估计Copula函数中的参数，根据欧式最小距离法选择最优的Copula.其次，计算2012-2018年的上证综指以及分行业与人民币汇率之间的动态相关系数，定性地解释几种行业与外汇市场相关程度的原因.第三，利用VAR模型，研究汇率的波动和股市波动之间的风险传染.首先，使用ADF单位根检验，验证两序列是否平稳.其次，采取Granger因果检验法，验证两市波动是否是彼此的Granger原因.然后，对汇率和股票市场进行方差分解.最后，画出两市之间的脉冲响应图.
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