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文档摘要

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Copula模型在信用风险组合度量中的参数估计

一、引言

在金融机构的风险管理实践中，信用风险组合度量始终是核心课题。与单一资产的信用风险不同，组合风险的关键在于准确捕捉不同资产违约事件之间的依赖关系——当经济环境恶化时，多家企业可能同时陷入财务困境，这种“尾部依赖”特征往往是传统风险度量方法的盲区。传统方法如方差-协方差法或基于多元正态分布的模型，假设变量间依赖关系为线性且对称，难以刻画极端市场条件下的非线性共变特征。而Copula模型通过将边缘分布与依赖结构分离建模，为信用风险组合度量提供了更灵活的工具。

然而，Copula模型的实际应用效果高度依赖参数估计的准确性。参数不仅决定了依赖结构