《表6 美国和英国股票市场间的各类Copula模型的相关性测度结果》

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《基于金融周期视角下股票市场的联动效应研究》

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基于Copula模型的尾部相依性分析。Copula模型不仅可以检验序列相关性，而且可以针对尾部进行相关测算，其中t-Copula模型可以准确捕捉极端情形下的尾部相依特征，在阿基米德族Copula中单参数的Clayton、Gumbel和Joe Copula的密度函数是非对称的，因此都能够测度尾部相关性。双参数的BB1和BB7可以同时捕捉金融资产风险的上下尾部的相关性。研究样本方面，通过对比金融周期不同阶段尾部相关性差异，检验各股票市场之间是否具有市场尾部相依特征。本文对各市场收益率序列建立AR（1）-GARCH(1，1）模型，通过模型过滤得到标准化残差，此时标准化残差均不存在自相关，然后对标准化残差序列进行概率积分，所得数据均通过K-S检验，说明边际分布模型合适。继而，我们选择Gaussian Copula、t-Copula、Clayton Copula、Gumbel Copula、Joe Copula、BB1以及BB7模型分别检验各市场间的尾部相关结构，并通过拟合程度评价GOF检验选择最优Copula形式。由于篇幅有限，美国和英国股票市场间相关性测度如下（详见表6）。