【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目“非线性相关结构的计量方法及其应用研究”(12CTJ007);教育部人文社会科学研究基金西部和边疆地区项目“证券市场动态相关性测度的拓展及应用研究”(11XJC910001);中央高校基本科研业务费重点研究基地项目“金融数量研究中心”(JBK120405)资助
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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,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。
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