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Copula模型估计参数以及实证分析

三分支混合Copula模型(Clayton,t,Gumbel),边缘用GARCH模型拟合。用EM算法估计Copula模型及权重参数;并用K-Mean改进EM算法的初始值。估计后的模型用蒙特卡洛法计算Value at Risk。

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  • 课程顾问-小管家
    课程顾问-小管家 2023-04-25 10:55:56
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    我们的老师非常熟悉Copula,GARCH模型和Value at Risk。

    Copula模型估计参数以及实证分析

    Copula 函数的定义

    定义1

    在一般情形下,n 元 Copula 函数C【D,】→【D,1】C∶【0,1】n→【0,1】是多元联合分布 C(u,n.…,un)=RUsu,bksu2…,Uhsun)。其中 h,U,,h 是标准均匀变量。

    定义2

    Copula 有连接和交换的意思,因此 Copula 函数又被称作连接函数,Nelsen在 1998年给出了Copula 函数的定义,指出具有下面性质的函数C是N维Copula 函数。

    1.C/=【D,1】w,C函数的定义域在一个【O,1】的 A维空间上;

    2.函数 C在它的每个维度上都是单调递增的函数;

    3.假设任意的 m∈(O,1),C的边缘分布C( )满足CA(.…,Mn,…,1)=mn ,n∈【1,N】

    GARCH模型

    GARCH模型主要是用于研究金融资产的波动,基于波动聚集建模,是现代金融时间序列的主要研究模型。

    由于异方差的不同,GARCH模型有许多变形,我们提供了6种模型,分别为ARCH模型,GARCH模型,求和GARCH模型,GARCH均值模型,指数GARCH模型,门限GARCH模型。

    上为Copula以及GARCH模型的一些定义介绍,同学有需要老师一对一解决你的学习难题,可以联系我们客服老师备注官网咨询,一对一的形式形式能更快的解决同学的问题。

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