【摘 要】
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在当代经济全球化的背景下，金融危机和波动频繁出现，金融时间序列之间的相关性已经成为了国内外研究的热点。由于原来的相关系数等研究方法存在着很多局限性，近几年来，随着copula
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在当代经济全球化的背景下，金融危机和波动频繁出现，金融时间序列之间的相关性已经成为了国内外研究的热点。由于原来的相关系数等研究方法存在着很多局限性，近几年来，随着copula理论的发展，金融市场相关性分析进入了一个新的阶段。Copula技术被广泛应用于非参数统计领域，特别是用来研究随机变量间的相关关系。
本文揭示了copula函数和Kendall相关系数，Spearman秩相关系数等的内在关系，选择一个copula函数描述了两变量的相关性结构，并采用copula函数建立了变量尾部相关性的表达式，从而对中国短期信贷量与证券市场市值两个变量间的相关性进行实证分析，最后得出短期贷款和证券市场市价总值具有正尾部相关性而不具有负尾部相关性的结论。
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