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一种选择最优copula的新方法

孙明明  程希骏  
【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.

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