1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
相关性分析是统计学和各个应用领域中至关重要的课题。
传统相关性度量方法，如皮尔逊相关系数，主要用于分析线性相关关系，而在现实世界中，变量之间的关系往往呈现出非线性、非对称等复杂特征，此时传统方法难以准确刻画变量间的关联性。
Copula函数作为一种连接函数，能够有效捕捉变量间的非线性、尾部相关等复杂相关结构，近年来在金融风险管理、保险精算、水文气象等领域得到越来越广泛的应用。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
Copula函数作为一种能够有效刻画变量间复杂相关结构的工具，近年来在国内外学术界和实务界都受到了广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在Copula函数理论及其应用方面开展了大量的研究工作，并取得了一系列成果。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析和实证分析相结合的方法，并借助统计软件进行数据处理和模型模拟。
1.理论分析:通过查阅相关文献，系统梳理Copula函数的基本理论、相关性度量方法以及模型选择方法。
重点关注Copula函数的定义、性质、类型、参数估计、模型检验以及不同Copula函数模型的优缺点和适用范围。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.系统性:本研究将系统地研究基于Copula函数的相关性分析方法，从Copula函数的基本理论出发，到模型选择、实证分析，最后到模型比较和结果解释，形成一个完整的体系。
2.针对性:针对传统相关性分析方法难以准确刻画复杂数据相关性的问题，本研究将重点关注Copula函数在刻画非线性相关性、尾部相关性等方面的优势，并通过实证分析加以验证。
3.应用性:本研究将结合具体案例，展示Copula函数在金融风险管理、保险精算等领域的应用，为相关领域的实际问题提供新的解决方案。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 李新,王兆军,周荣喜,等.基于Copula函数的金融市场风险相关性分析与预测[J].统计与决策,2021(14):4-8.
2. 张尧,张维.基于Copula函数的我国股票市场风险溢出效应研究[J].统计与决策,2021,37(11):170-174.
3. 冯蕾,史道济.基于混合Copula-CoVaR模型的系统性风险度量研究[J].系统工程理论与实践,2020,40(12):3245-3257.
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