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摘要
金融市场作为风险研究的对象，需要构建联合分布来分析其变量间的相依性变化。针对高维变量联合建模带来的“维数灾难”，动态因子Copula模型能有效处理金融数据的不对称性、厚尾性和动态相依性，解决参数估计问题。以2008年1月至2020年12月22个金融机构股票收益率为研究对象进行实证分析，研究结果表明：银行业与其他金融机构的相依性普遍更强，兴业银行受公共因子的影响最大，因子载荷均值为1.7973；保险业与其他金融机构相依性偏低，中国太保受公共因子影响最小，因子载荷均值为1.2013；证券业居中。
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