【摘 要】
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Copula函数能有效地刻画随机变量间的非对称性和尾部相关性。在研究当道琼斯工业指数与恒生指数的相关性时,采用非参数核密度估计拟合边缘分布。并应用Kol mogorov-Smirrnov
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Copula函数能有效地刻画随机变量间的非对称性和尾部相关性。在研究当道琼斯工业指数与恒生指数的相关性时,采用非参数核密度估计拟合边缘分布。并应用Kol mogorov-Smirrnov检验三种Archi medean Copula函数。研究发现参数值θ=0.2221的Clayton Copula可以用于描述下尾相关性,而θ=1.1105的Gumbel Copula可用于描述上尾相关性。
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