基于尾部样本数据的尾部相关性分析

发布时间：2017-10-14 04:09

  本文关键词：基于尾部样本数据的尾部相关性分析

  更多相关文章： Copula函数 尾部相关系数 最大序(最小序)顺序统计量 尾部样本数据 尾部拟合检验

【摘要】：尾部相关性为两个变量联合分布的尾部性质。针对尾部相关性分析,给出了两种二维顺序统计量的概念,讨论了其联合分布;给出了尾部样本数据的概念,提出了通过尾部样本数据拟合Copula函数进而得到尾部相关系数估计的思想,讨论了基于尾部样本数据的尾部拟合参数估计方法、基于尾部样本数据的尾部拟合检验方法及相应的尾部相关系数估计方法并采用蒙特卡洛模拟验证了方法的有效性;最后探讨了上证和深证指数间的尾部相关性。
【作者单位】： 山东科技大学数学与系统科学学院;
【关键词】： Copula函数 尾部相关系数 最大序(最小序)顺序统计量 尾部样本数据 尾部拟合检验
【基金】：高等学校博士点专项科研基金资助项目(20123718110010)
【分类号】：O212.1;F830.91
【正文快照】： 0引言在风险管理和金融投资等领域,变量间的相关性分析具有重要意义,而尾部相关性分析是其中的一个重要方面。Copula函数[1-4]可以用于进行尾部相关性分析[5-10],但Copula函数选择不当会造成尾部相关系数估计结果的严重扭曲。由于尾部相关性表现为两个变量联合分布的尾部性质,

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本文编号：1028891