【摘 要】
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采用1分钟高频数据，研究iVIX指数与上证50ETF收益率之问的相关性。运用参数估计和核密度估计描述两者的边缘分布，通过K—S拟合优度检验构建Copula模型。研究表明：Copula模型具有
【基金项目】
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深圳市软科学项目“基于高频数据的证券市场动力学及应用研究”(JCYJ20140417173156101)
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采用1分钟高频数据，研究iVIX指数与上证50ETF收益率之问的相关性。运用参数估计和核密度估计描述两者的边缘分布，通过K—S拟合优度检验构建Copula模型。研究表明：Copula模型具有较好的拟合优度，Copula函数相对于Kendall和Spearman分析方法不仅能够捕捉iVIX指数与ETF收益率序列问的秩相关性，而且还能反映iVIX指数与ETF收益率的尾部相关性；iVIX指数与上证50ETF收益率之间存在负的秩相关性，秩相关性强弱随着不同持有期大致呈现“w”型分布，通过Copula概率密度函数的
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