工具书类
[1] Aas，K.、C.Czado、A.Frigessi和H.Bakken（2009年）。多重依赖的对copula结构。保险数学。经济。44(2), 182-198.10.1016/j.insmatheco.2007.02.001在谷歌学者中搜索
[2] Bedford，T.和R.M.Cooke（2001年）。用藤蔓建模的条件相关随机变量的概率密度分解。安。数学。Artif公司。智力。32(1-4), 245-268.10.1023/A:1016725902970在谷歌学者中搜索
[3] Bedford，T.和R.M.Cooke（2002年）。Vines-一个新的因随机变量的图形模型。安。统计师。30(4), 1031-1068.10.1214/aos/1031689016在谷歌学者中搜索
[4] Brechmann，E.C.、C.Czado和K.Aas（2012年）。截短高维规则藤蔓，应用于财务数据。加拿大。J.统计。40(1), 68-85.10.1002/cjs.10141在谷歌学者中搜索
[5] Brechmann，E.C.和U.Schepsmeier（2013）。用C-和D-vine连接函数建模相关性：R包CDVine。J.统计软件。52(3), 1-27.10.18637/jss.v052.i03在谷歌学者中搜索
[6] Charpentier，A.、J.-D.Fermanian和O.Scaillet（2006年）。连接函数的估计：理论与实践。J.Rank（编辑），《Copulas:从理论到金融应用》，第35-62页。风险书籍，伦敦。在谷歌学者中搜索
[7] Chen，S.X.（1999）。密度函数的贝塔核估计。计算。统计师。数据分析。31(2), 131-145.10.1016/S0167-9473（99）00010-9在谷歌学者中搜索
[8] Czado，C.（2010年）。多元连接词的对连接词构造。P.Jaworski、F.Durante、W.K.Härdle和T.Rychlik（编辑），Copula理论及其应用，第93-109页。海德堡施普林格。10.1007/978-3-642-12465-5_4在谷歌学者中搜索
[9] Czado，C.，S.Jeske和M.Hofmann（2013）。常规藤蔓结合部的选择策略。J.SFdS 154（1），174-191。在谷歌学者中搜索
[10] Dißmann，J.、E.C.Brechmann、C.Czado和D.Kurowicka（2013）。选择和估计规则藤交式并应用于财务收益。计算。统计师。数据分析。59（1），52-69。2016年10月10日/j.csda.2012.08.010在谷歌学者中搜索
[11] 艾尔斯、P.H.C.和B.D.马克思（1996年）。具有B样条和惩罚的灵活平滑。统计师。科学。11(2), 89-121. 作者进行了评论和反驳。10.1214/ss/1038425655在谷歌学者中搜索
[12] Fischer，M.、C.Köck、S.Schlüter和F.Weigert（2009年）。多元copula模型的实证分析。数量。财务9（7），839-854。10.1080/14697680802595650在谷歌学者中搜索
[13] Geenens，G.、A.Charpentier和D.Paindaveine（2017年）。copula密度非参数核估计的Probit变换。伯努利23（3），1848-1873。10.3150/15-BEJ798型在谷歌学者中搜索
[14] Genest，C.、K.Ghoudi和L.-P.Rivest（1995年）。多元分布族中相依参数的半参数估计过程。生物特征82（3），543-552。10.1093/生物组/82.3.543在谷歌学者中搜索
[15] Gijbels，I.和J.Mielniczuk（1990年）。估计copula函数的密度。通信统计-理论与方法19（2），445-464。10.1080/03610929008830212在谷歌学者中搜索
[16] 霍布·k·哈夫，I.和J.塞格斯（2015）。用经验对copula对copula-结构的非参数估计。计算。统计师。数据分析。84, 1-13.2016年10月10日/j.csda.2014.10.20在谷歌学者中搜索
[17] Hurvich，C.M.、J.S.Simonoff和C.L.Tsai（1998年）。使用改进的Akaike信息准则平滑非参数回归中的参数选择。J.R.Stat.Soc.系列。B统计方法。60(2), 271-293.10.1111/1467-9868.00125在谷歌学者中搜索
[18] Janssen，P.、J.Swanepoel和N.Veraverbeke（2014）。关于copula密度Bernstein估计的渐近性的一个注记。《多元分析杂志》。124, 480-487.2016年10月10日/j.jmva.2013.10.009在谷歌学者中搜索
[19] Joe，H.（1996）。具有给定边距和m（m−1）/2双变量相关参数的m变量分布族。L.Rüschendorf、B.Schweizer和M.D.Taylor（编辑），《带固定边界的分布及相关主题》，第120-141页。Inst.数学。统计人员。，加利福尼亚州海沃德。10.1214/lnms/1215452614在谷歌学者中搜索
[20] Joe，H.（2015）。使用Copula进行依赖建模。CRC出版社，佛罗里达州博卡拉顿。在谷歌学者中搜索
[21]Kauermann，G.和C.Schellhase（2014）。使用二元惩罚样条估计D-藤中的柔性对copula。统计计算。24（6），1081-1100。2007年10月17日/11222-013-9421-5在谷歌学者中搜索
[22]Kim，G.、M.J.Silvapulle和P.Silvappulle（2007年）。估计连接函数的半参数和参数方法的比较。计算。统计师。数据分析。51(6), 2836-2850.2016年10月10日/j.csda.2006.10.009在谷歌学者中搜索
[23]Loader，C.（1999）。局部回归和可能性。Springer Verlag，纽约。2007年10月10日/b98858在谷歌学者中搜索
[24]Lorentz，G.G.（1953年）。伯恩斯坦多项式。多伦多大学出版社，多伦多。在谷歌学者中搜索
[25]莫拉莱斯·纳波尔斯（Morales-Nápoles）、O.、R.Cooke和D.Kurowicka（2011）。数着藤蔓。D.Kurowicka和H.Joe（编辑），《依赖建模：藤蔓Copula手册》，第189-218页。世界科学出版社，新加坡。10.1142/9789814299886_0009在谷歌学者中搜索
[26]Nagler，T.（2016）。kdecopula：二元Copula密度的核平滑。R软件包版本0.8.0。CRAN上提供。在谷歌学者中搜索
[27]Nagler，T.（2017）。kdecopula：二元Copula密度核估计的R包。可在https://arxiv.org/abs/1603.04229。10.18637/jss.v084.i07在谷歌学者中搜索
[28]Nagler，T.和C.Czado（2016）。利用简化的藤连接函数避免非参数密度估计中的维数灾难。《多元分析杂志》。151, 69-89.2016年10月10日/j.jmva.2016.07.003在谷歌学者中搜索
[29]里普利，B.D.（1987）。随机模拟。奇切斯特约翰·威利父子公司。10.1002/9780470316726在谷歌学者中搜索
[30]罗斯·D（2015）。用Bernstein Copula建模和估计多元依赖结构。路德维希·马克西米利安慕尼黑大学博士论文。在谷歌学者中搜索
[31]Ruppert，D.、M.P.Wand和R.J.Carroll（2003）。半参数回归。剑桥大学出版社，剑桥。10.1017/CBO9780511755453在谷歌学者中搜索
[32]Sancetta，A.和S.Satchell（2004）。Bernstein copula及其在多元分布建模和逼近中的应用。计量经济学理论20（3），535-562。10.1017/S026646660420305X号在谷歌学者中搜索
[33]Scheffer，M.和G.N.F.Wei（2017）。光滑非参数Bernstein-vine连接函数。数量。财务17（1），139-156。10.1080/14697688.2016.1185141在谷歌学者中搜索
[34]Schellhase，C.（2016）。penRvine：使用二元Penized样条对R-Vines中的对Copula估计。R包版本0.2。CRAN上提供。在谷歌学者中搜索
[35]Schepsmeier，U.、J.Stoeber、E.C.Brechmann、B.Graeler、T.Nagler和T.Erhardt等人（2017年）。葡萄球菌：葡萄球菌的统计推断。R软件包版本2.1.2。CRAN上提供。在谷歌学者中搜索
[36]Sklar，A.（1959年）。维度和边界的划分函数。出版物。仪器统计。巴黎大学8，229-231。在谷歌学者中搜索
[37]Spanhel，F.和M.S.Kurz（2015）。简化的藤系模型：基于简化假设的近似值。可在https://arxiv.org/abs/1510.06971。在谷歌学者中搜索
[38]Stöber，J.和C.Czado（2012）。抽样对copula构造及其在数学金融中的应用。J.-F.Mai和M.Scherer（编辑），《模拟Copula：随机模型、采样算法和应用》。世界科学出版社，新加坡。在谷歌学者中搜索
[39]Wahba，G.（1990年）。观测数据的样条模型。宾夕法尼亚州费城SIAM。10.1137/1.9781611970128在谷歌学者中搜索
[40]Weingessel，A.（2013）。quadprog：解决二次规划问题的函数。R软件包版本1.5-5。CRAN上提供。在谷歌学者中搜索
[41]Wood，S.N.（2006）。广义可加模型：R.Chapman和Hall/CRC简介，Boca Raton FL。在谷歌学者中搜索
