摘要：本文构建了基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法,通过对条件概率积分变换下Anderson-Darling（AD）、Kolmogorov-Smirnov（KS）、Cramér-von Mises（CM）这三种统计量的比较,讨论在不同样本容量和变量维数下其对多种Copula函数的拟合效果。利用GSPTSE、INMEX.MX和NDX三大股指样本,将基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法与核密度估计和极大似然估计选择法的效果进行系统比较。结果表明,基于条件概率积分变换的检验法可以有效解决多元Copula函数的选择问题,其拟合优度检验更精确、更稳定;核密度估计检验在大样本下比较稳定,而小样本下稳定性较差;相比之下,极大似然值检验法则不稳定。

关键词：copula函数 条件概率积分变换 拟合优度检验 核密度估计检验 极大似然估计检验 

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