时变混合Copula模型的非参数估计及应用研究

针对传统动态混合Copula参数建模所存在的缺陷,提出混合Copula的非参数建模方法,即不对模型的参数进行任何形式的设定,而假设参数为时间的函数,运用局部极大似然估计法来对参数进行估计。本文推导出非参数估计量的渐近正态性质,讨论估计量的偏差与方差的大小,并运用交叉验证法给出最优带宽的选择。有限样本下的蒙特卡洛模拟显示,时变混合Copula的非参数估计具有良好的统计性质。将该方法应用于股市间尾部相依特征的研究发现,大陆股市与美、日、港、英股市间的左右尾部相依性呈明显的时变性和非对称性。