一种选择最优copula的新方法

• 作者: 孙明明 程希骏
• 来源期刊: 中国科学技术大学学报
• 学科: 经济
• 关键词: Bayes方法 copula类 拟合优度 Kendall'sτ 尾部相关性
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 887-891,901
• 分类号: F830
• 字数: 3609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2778.2010.09.002

摘要

传统的选择最优copula的方法大都是基于拟合优度的.引入了一种Bayes方法,这种方法独立于参数,通过计算各种copula类对应的概率来选择最优copula类.并选择上证指数和标准普尔500指数做实证分析,结果表明:与其他copula类相比,Clayton copula类对数据具有更好的拟合效果,进而得到指数间的下尾相关系数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程希骏	中国科学技术大学统计与金融系	46	302	10.0	14.0
2	孙明明	中国科学技术大学统计与金融系	8	107	5.0	8.0