混合Copula模型选择策略及其在相关性分析中的深度解析与多元应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在众多研究领域中，准确刻画变量之间的相关性至关重要。传统的相关性分析方法，如皮尔逊相关系数，虽在简单线性相关关系的度量上表现出色，但在面对复杂的非线性、非对称相关结构时，往往力不从心。Copula理论的出现，为解决这一难题提供了新的视角和方法。它能够将变量的边缘分布与它们之间的依赖结构分离开来，从而更灵活、准确地描述变量间的复杂关系。

混合Copula模型作为Copula理论的重要拓展，结合了多种不同Copula函数的优势，能够更全面地捕捉变量间复杂多样的依赖模式。在金融领域，资