论文部分内容阅读
在概率论和统计学中，随机变量之间的相关性是最为广泛的课题研究之一，相关性的研究在数量经济分析中同样具有相当重要的作用。Copula（Sklar，1959）作为度量相关性结构的一种有效方法，现已逐渐成为风险管理研究的一个标准工具，近年来各类文献中Copula正被广泛应用于概率论、统计学、随机过程、经济学、计量经济学、保险、金融风险管理等领域。经验似然方法是Owen（1988）在完全样本下提出的一种非参数统计推断方法，与经典的或现代的统计方法相比有很多突出的优点，将其应用到Copula估计和检验是一种新的尝试。
本文使用经验似然和Bootstrap方法对Copula函数作了置信区间估计，并且基于真实金融数据由事后检验和Copula置信区间对几种VaR估计模型进行了比较。为描述该估计方法的有效性，我们对其进行了数字模拟和实证研究并且得到了很好的结果。