混合Copula模型：选择、估计与多领域应用的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今复杂多变的经济与金融环境中，准确理解和刻画变量之间的依赖关系至关重要。传统的线性相关分析方法，如皮尔逊相关系数，虽简单易用，但仅能捕捉变量间的线性关系，对于现实中广泛存在的非线性、非对称及尾部相关等复杂依赖结构往往无能为力。而Copula理论的出现，为解决这一难题提供了有力工具。Copula作为一种将联合分布与边缘分布相连接的函数，能够灵活地描述变量间的各种依赖关系，使得研究者可以在不依赖于特定联合分布假设的前提下，对变量的相依结构进行深入分析。

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