基于非参数核密度估计时变相关Copula的沪深股市相关性研究

近年来,Copula方法在金融市场相关性的研究越来越广泛。由于金融时间序列具有时变非对称相关的特性,本文引入时变相关非对称Copula函数(GJC-Copula)应用非参数核密度估计刻画序列概率分布,再采用极大似然估计方法估计尾部相关参数,研究了沪深股市之间的相关性,结果表明股市在下跌时相关系数更大,并通过加入虚拟变量方式分析了股权分置改革后相关系数的变化,结果表明05年股权分置改革后沪深股市上尾和下尾相关系数均有一定程度下降。