《表3 Copula函数参数估计结果》

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《基于Copula方法的大豆收入保险定价研究——以山东省为例》

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d2数值越小，则拟合结果越好。根据所得结果可以看出，Frank Copula模型可以更好的拟合原始数据。并且，根据数据所求出的山东省大豆价格与产量之间的相关关系统计量Kendall秩相关系数为-0.2，呈弱负相关关系，与以上各形式Copula函数所求出的Kendall秩相关系数加以对比，可以看出Frank Copula的Kendall秩相关系数较为接近。因此，最终选择最优的Copula函数为Frank Copula函数，其参数θ=-1.8304。