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那么，迈克·K·P。;杨雪儿Y.T。

具有动态条件依赖的Vine-copula-GARCH模型。 （英语） Zbl 1506.62170号

计算。统计数据分析。 76, 655-671 (2014).
摘要：构建非高斯收益序列的多元条件分布是最近的一个主要研究议程。Copula-GARCH模型结合了GARCH模型和Copula函数的使用，允许灵活选择边际分布和依赖结构。然而，定义多元copula密度并不是一件简单的事情，它允许回报中存在动态相关结构。最近，由于多维密度可以分解为条件二元连接函数和边缘密度的乘积，所以vine-copula方法受到了广泛关注。在每个copula对中分别解释依赖结构。然而，大多数研究只关注时变相关性。提出了一种具有动态条件依赖性的vine-copula-GARCH模型。开发了一种使用任何依赖性度量来指定动态条件依赖性的通用方法。该特征还通过藤蔓分解动态地诱导多元条件依赖。其主要思想是在每个二元copula对中加入动态条件依赖，例如Kendall的tau和秩相关，更不用说线性相关。评估是通过顺序方法进行的。对2004年1月至2011年12月的五个香港蓝筹股数据进行了模拟实验研究。利用（t）和两个阿基米德连接函数，揭示了股票收益的Kendallτ和线性相关性随时间变化，表明相关性存在时变特性。

引用于12文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线
62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等）
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

连接线;加奇;时变相关性;藤蔓分解
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.K.P.So}和\textit{C.Y.T.Yeung}，计算。统计数据分析。76655--671（2014年；Zbl 1506.62170）
全文： 内政部

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