基于Copula函数的沪深股市相关性研究

研究了度量相关性的两个工具：秩相关系数和尾部相关系数．在Archimedean Copula族中选择最优的Clayton Copula来度量上证综指和深圳成指尾部相关性，得出两者具有较强的下尾相关性，且量化后的相关性能够较好预测股票市场的变化．     

一类特殊多元极值Copula的性质

针对一类构造得到的多元极值Copula,研究它的边界性质及尾部相关度量,并给出尾部相关度量的解析表达式.结果表明,若对参数加以约束,则其上尾相关系数可以表示成构成它的Copula的上尾相关系数的凸和.     

双参数曲面族的包络与单参数曲面族的二次包络

本文主要讨论以隐式及参数式给出的双参数曲面族的包络和单参数曲面族的二次包络,以及这两种包络之间的关系,从而得到了通过求双参数曲面族的包络去求出单参数曲面族的二次包络的简便方法,和与此等价的其他包络条件。     

阿基米德Copula生成元的复合构造研究

本文提出了基于生成元与一般函数复合构造阿基米德Copula生成元的一种新方法．给出了二维阿基米德Copula左右复合构造的充分必要条件;对一般多维情形,给出了复合构造的充分条件;而且还讨论了左右复合构造以及复合构造与其他方法之间的联系．     

半参数阿基米德Copula的理论应用

半参数阿基米德Copula族的生成元可由现有阿基米德Copula生成元得到,由于有独特的构造方式,该Cop-ula族具有灵活的相关结构,能"自适应"地描述数据中包含的相关结构.外汇市场的实证分析证实了该Copula族在描述相关结构时的灵活性,对选择何种Copula描述金融资产间的相关结构有一定的参考意义.     

平方损失下的容许估计

在平方损失下讨论了一般分布族参数的容许估计问题，给出了一个估计量为待估参数的容许估计的充分条件，关于指数族分布的有关结果＾［１．３．５．６］，都可视为本文结论的特例。对于限制参数空间的情形也给出了相应的充分条件。     

随机变量的Kendall相关系数的推广

多维随机变量之间常常存在着复杂的相依关系，而度量相依关系指标大多只刻画二维随机变量之间相依程度。借助Copula工具及利用Kendall相关系数是和谐概率的线性变化的特点，将二维Kendall相关系数推广到n维，并在此基础上探讨其性质以及不同维度的Kendall相关系数之间的关系。     

双参数情形的经验Bayes估计近似算法

该文给出了双参数情形利用线性经验Ｂａｙｅｓ估计公式估计待估参数的近似算法，并以正态分布为情形给出具体的计算形式．     

基于Copula的一个概率论反例的构造

Copula是描述随机变量间相关性的一个有力工具．利用Copula来构造概率论中有关随机变量的独立性的反例．首先以3-Copula为例构造了一个Copula族,继而通过这个Copula族,构造出随机变量X,Y,Z的联合分布函数,使得随机变量X,Y,Z中的任意2个都是独立的,但X,Y,Z不是相互独立的;最后通过例子说明,该方法较传统方法更为简洁有效．进一步地,这一方法可以应用到更高维数的场合．     

一类双险种复合二项风险模型的破产概率

讨论了双险种的一般情形的复合二项风险模型，得出了最终破产概率公式．