混业经营金融风险度量研究：基于风险度量工具和方法

首先，对统计量Sn进行计算的算法和步骤为：

（1）根据样本数据X1，X2，…，Xn及式（6.5.1），得到Cn，并由该样本数据得到Copula Cθ的参数估计值θn；

（2）若Copula Cθ具有解析表达式，则根据式（6.5.2）计算出Sn的值，否则，按照后面的步骤得到Sn的值；

（3）若Copula Cθ不具有解析表达式，则首先利用参数Bootstrap法，由估计出的Copula函数产生m个样本，其中m≥n；

（4）得到估计出的Copula函数的m个样本数据以后，利用该样本数据得到的近似值如下：

（5）由上面的式子，得到Sn的近似值如下：

由上述算法可得到检验统计量Sn的值，要得到其对应的p值，则需要借助于参数Bootstrap的方法。利用参数Bootstrap法对p值进行计算的具体算法和步骤为：

（1）利用参数Bootstrap法，对估计出的Copula函数进行重复抽样，重复次数为N，且每次抽样均得到n个样本数据。记第k次抽样得到的样本数据为，其中k∈｛1，2，…，N｝；(www.xing528.com)

（2）对每次抽样得到的样本数据中的每个分量均按照上节中给出的方法，得到其在该次样本数据中的等级Ri，j，将所有分量的等级作为新的样本数据，得到每次样本数据的等级向量，记为；

（3）令，其中i∈｛1，2，…，n｝，再令，u∈［0，1］d，即可得到估计出的Copula函数的样本数据的经验Copula，且对每次抽样得到的样本数据，都估计出Copula函数Cθ对应的参数估计值，记为；

（4）若Copula Cθ具有解析表达式，则令

即为Copula函数每次抽样得到的样本数据对应的检验统计量的值；

（5）若Copula Cθ不具有解析表达式，则首先产生Copula函数的m个随机样本数据，其中m≥n。再令

然后由下式得到每次Bootstrap抽样的样本数据对应的检验统计量的值，

（6）由下式即可得到p值的近似值，