【摘要】Copula理论与面向均值、方差和线性相关的建模方法不同,copula模型是对整个联合分布建模,因此可以提供更多有用信息,特别是可以捕捉到非正态、非对称分布的尾部信息。运用copula理论建立的多变量金融时间序列模型可以替代向量GARCH模型,用以描述随机变量间时变的条件相关关系,并可广泛应用于金融市场的相关性分析、资产定价和风险管理等金融领域。