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摘要:
近年来,Copula方法在金融市场相关性的研究越来越广泛。由于金融时间序列具有时变非对称相关的特性,本文引入时变相关非对称Copula函数(GJC-Copula)应用非参数核密度估计刻画序列概率分布,再采用极大似然估计方法估计尾部相关参数,研究了沪深股市之间的相关性,结果表明股市在下跌时相关系数更大,并通过加入虚拟变量方式分析了股权分置改革后相关系数的变化,结果表明05年股权分置改革后沪深股市上尾和下尾相关系数均有一定程度下降。
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文献信息
篇名 基于非参数核密度估计时变相关Copula的沪深股市相关性研究
来源期刊 时代金融 学科 经济
关键词 GJC-Copula Monte CARLO模拟 非参数核密度估计
年,卷(期) 2015,(30) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 109 112-
页数 2页 分类号 F832.51
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研究主题发展历程
节点文献
GJC-Copula
Monte
CARLO模拟
非参数核密度估计
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
时代金融
旬刊
1672-8661
53-1195/F
大16开
昆明市正义路69号
64-70
1980
chi
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