基于Copula函数的二维时间序列条件相依性研究

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建,研究二维时间序列的相依结构,要考虑时间序列之间的相互影响与时间上的记忆效应。文章先从时间序列之间的相依关系出发,结合条件概率的理论建立基于Copula函数短期相依关系模型,提出了模型参数的三阶段极大似然估计方法。     

二维时间序列相依模型及其Monte-Carlo模拟研究

文章结合时间序列理论和Copula函数技术.提出了研究二维时间序列的两类相依关系的相依模型以及该模型的Monte-Carlo模拟方法:通过模拟用图示检验了模型的有效性和灵活性.结果表明,二维时间序列的相依关系可以分解为三部分进行考虑,简化了模型和计算.