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LHY · 2018年10月31日
可否再用“人话”表达下Gaussian Copula的解释
orange品职答疑助手 · 2018年11月01日
就是说，它之所以能在保持两个变量的边际分布不变的情况下，找到他们的相关性，是因为：它先同通过每个变量的边际分布，通过正态分布的反函数的方法，找到这个边际分布对应的反函数，即通过映射、反函数，来找到两个新的变量，这两个新变量服从二维联合正态分布，这样一来，它们的相关性在正态正态分布下就易得了。原本两个变量的相关性，就是新的两个变量之间的相关性。
如果还是无法理解，建议去重新听一下市场风险Correlation Models章节关于copula的课，这整个过程在课上讲的更清晰一些
