【摘要】如何更为科学、合理地刻画高维金融变量间的非线性动态相关结构,长期以来都是学界与实务界关注的重要问题。本文基于广义自回归得分(GAS)理论,提出时变C-Vine Copula模型,并给出了该模型的半参数估计方法和模型拟合的假设检验。最后,蒙特卡洛仿真实验结果表明,基于GAS理论的时变C-Vine Copula模型能刻画高维随机变量间的非线性动态相关结构,且具有较好的稳健特征。