【摘 要】
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运用多元相关结构研究领域新出现的paircopula方法估计资产组合的非线性相关结构，并结合能较好模拟金融资产分布的广义逆高斯分布（NIG）来估计资产的厚尾偏态特征，构建新的VaR计算
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运用多元相关结构研究领域新出现的paircopula方法估计资产组合的非线性相关结构，并结合能较好模拟金融资产分布的广义逆高斯分布（NIG）来估计资产的厚尾偏态特征，构建新的VaR计算模型。为了检验本文模型，运用国内5类行业股票价格的数据对其效果进行了实证分析。结果显示：相比基于正态分布的VaR模型和基于传统Copula方法的VaR模型，本文模型在描述高维相关结构时更加灵活，由此构建的VaR模型更接近实际发生的损失。
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