1、掌握金融變量間的相依結(jié)構(gòu)是研究金融體系的運作模式，提高投資策略準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)和關(guān)鍵所在。Copula函數(shù)具有傳統(tǒng)相關(guān)性分析方法不具備的刻畫非線性、非對稱相依結(jié)構(gòu)的能力，尤其是在刻畫尾部相關(guān)性的能力方面具有明顯的優(yōu)勢，恰恰符合了研究者對金融變量相依結(jié)構(gòu)分析的需求。
　　論文從Copula函數(shù)的定義、主要性質(zhì)、種類以及相應(yīng)的相關(guān)性測度等方面對Copula理論做了系統(tǒng)的介紹，并梳理和總結(jié)了Copula模型的建立方法和步驟，包括邊緣分布的確

2、定方法，參數(shù)估計方法，Copula模型的選擇和模型擬合優(yōu)度評價，著重研究了Copula函數(shù)的參數(shù)估計方法，討論了精確極大似然估計（EML估計）、分步估計（IFM估計）、基于樣本經(jīng)驗分布函數(shù)的CML估計、基于核密度估計方法的MLK方法以及Genest&Rivest估計法，通過分析和蒙特卡洛模擬給出了它們的適用條件，并得到結(jié)論：當(dāng)樣本邊緣分布難以確定，或者邊緣分布擬合效果不好的時候，MLK估計是最佳參數(shù)估計方法。
　　將Copula理

3、論應(yīng)用到高頻金融數(shù)據(jù)的相依結(jié)構(gòu)分析中。根據(jù)高頻數(shù)據(jù)的特點，構(gòu)造了結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合和Copula函數(shù)的新模型，并實證了該模型能夠比較有效地刻畫股指期貨每分鐘絕對收益率和成交量的相依結(jié)構(gòu)。首先采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法擬合并消除日歷效應(yīng)，再用核密度估計方法來確定邊緣分布，并根據(jù)邊緣分布的頻率直方圖，分別選取Gumbel Copula函數(shù)和混合阿基米德Copula函數(shù)對其進行擬合，最后利用多種相依性測度來評價模型擬合的效果。結(jié)果表明：相關(guān)參數(shù)為