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基于Copula对尾相依随机变量相依性的研究的中期报告
尾相依是指随机变量在极端情况下发生相依的现象，常用于描述金融系统中的极端风险事件。Copula是一种用于描述多维随机变量相依性的方法，常用于金融和保险领域中对于风险的建模和分析。本研究旨在通过应用Copula方法，研究尾相依随机变量的相依性质。
研究方法：
1.数据获取：本研究使用了来自美国标准普尔500指数的收益率数据，时间范围为2010-2020年。
2.构建Copula模型：使用R语言中的Copula包，对数据进行预处理，并构建Copula模型。本研究尝试使用了GaussianCopula、tCopula以及ClaytonCopula。
3.模型评估：使用Kendall'stau和Spearman'srho等方法对模型进行评估，并比较不同Copula模型的效果。
4.实验分析：通过对不同尾部依赖程度的随机变量进行建模，并模拟极端事件，分析相应的风险溢价，探讨尾相依随机变量的特性。
研究进展：
目前，本研究已经完成了数据获取和预处理的工作，并初步构建了GaussianCopula模型和ClaytonCopula模型，并对比了两种模型的效果。下一步将进一步深入研究，完善模型以及相应的实验分析，探讨尾相依随机变量的相依性质和相应的风险溢价。