O.Puarattanaarunkorn。;Kiatmanaroch，T。;斯里博恩奇塔，S。 泰国证券交易所旅游业和运输业指数之间的依赖结构。 （英语） Zbl 1463.91146号 泰语J.数学。 12，规范发行。，199-210 (2014). 总结：S.Sriboonchitta公司等【《泰国农业价格和生产指数的波动性和相关性建模：静态与时变连接线》，《国际期刊近似推理》54，第6期，793–808（2013；doi:10.1016/j.ijar.2013.01.004)]认为传统的多元分析强加了一些强有力的假设，并建议使用copula方法，这为分析提供了更好的灵活性。因此，本研究使用基于copula的ARMA-GARCH检验了泰国证券交易所（SET）旅游休闲指数（Tourism）和运输物流指数（TRANS）这两个部门的价格之间的依赖结构。我们的结果提供了两个部门指数之间相对较小的正相关性的证据。选择能够捕获下尾和上尾依赖关系的BB1连接词来描述依赖结构。结果表明，低尾依赖性强于高尾依赖性。这一信息有助于投资者认识到，两个指数的机会必须面对共同崩盘的可能性。 MSC公司： 91G15型 金融市场 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线 关键词：ARMA-GARCH公司;连接线;依赖结构;旅游业指数;TRANS指数 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{O.Puarattanaarunkorn}等人，泰国数学杂志。12、199--210（2014；Zbl 1463.91146） 全文： 链接 参考文献： [1] S.Sriboonchitta、H.T.Nguyen、A.Wiboonpongse和J.Liu，泰国农业价格和生产指数的波动性和相关性建模：静态与时变连接，国际近似推理杂志，54（6）（2013），793-808。 [2] 世界旅游协会，2013年泰国旅游经济影响，http://www.wttc.org/site_media/uploads/downloads网站/泰国2013.pdf。2014年2月17日访问 [3] 泰国旅游部，2013年1月至12月游客抵达情况总结，http://tourism.go.th/index.php？mod=WebTourism&file=详细信息&dID=6&cID=91&dcID=22950。2014年2月17日访问 [4] E.Jondeau和M.Rockinger，《条件依赖的Copula-GARCH模型：国际股票市场应用》，《国际货币与金融杂志》，25（2006），827-853。 [5] A.J.Patton，《非对称汇率依赖模型》，《国际经济评论》，47（2）（2006），527-556。 [6] A.Dias，P.Embrechts，不同时间段的汇率依赖动力学建模，《国际货币与金融杂志》，29（2010），1687-1705。 [7] J.C.Reboredo，粮油价格是否联动？《能源政策》，49（2012），456-467。 [8] L.Chollete、V.de la Pea和C.C.Lu，《国际多元化：Copula方法》，《银行与金融杂志》，35（2011），433-417。 [9] A.Sklar，《巴黎大学统计研究所》，第8期（1959年），第229-231页·Zbl 0100.14202号 [10] R.B.Nelson，《Copulas简介》，第二版。纽约：施普林格出版社，2006年·Zbl 1152.62030 [11] P.K.Trivedi和D.M.Zimmer，《Copula建模：实践者介绍、计量经济学基础和趋势》，1（1）（2005），1-111·Zbl 1195.91130号 [12] H.Manner，《不对称和时间变化依赖的建模》，荷兰马斯特里赫特大学：马斯特里赫特达特维兹出版社，2010年·Zbl 1194.62081号 [13] C.Genest、K.Ghoudi和L.-P.Rivest，多元分布族中依赖参数的半参数估计程序，《生物统计学》，82（1995），543-552·Zbl 0831.62030号 [14] H.Akaike，《信息理论与最大似然原理的扩展》，载于：Petrov BN，Csaki F（eds）。第二届信息理论国际研讨会论文集；1973; 布达佩斯，Akademiai Kiado。(1973), 267-281. ·Zbl 0283.62006号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。