利用多元正态分布和gamma分布定义了另一种形式的多元t分布,称为第二类多元t分布,并研究了第二类多元t分布模型中参数的一致最小风险同变估计的存在性问题.

本文提出了一个多元VAR-BEKK-GJR-GARCH波动率模型来评估股票，债券和货币市场收益与收益波动之间的动态相互依赖性。 提议的模型允许市场互动，从而为证券定价，衡量风险价值（VaR），资产分配和多元化提供有用的信息，从而协助金融监管机构实施政策。 该模型是通过带有Student-t创新密度的最大似然法估计的。 构建了波动率溢出和杠杆效应的渐近卡方检验，并提供了波动率和收益率时变相关性的预测。 将该模型应用于澳大利亚的国内股票，债券和货币市场表明，国内金融市场是相互依存的，波动性是可预测的。 通常，由于普遍的新闻，波动率从股票市场溢出到债券和货币市场。 本文的实证研究结果量化了证券市场之间的关联，可以用来改善代理商的风险管理，投资组合选择和分散决策策略。

mix_T Scipy和sklearn目前没有任何资源可用于拟合多元Student t分布或其混合，即使这些已广泛用于建模重尾数据。 该程序包（正在进行中，即将完成）将提供以下类： 使用类似于scikit-learn的界面将数据集拟合到多元Student T分布的有限混合并计算关键统计量（BIC，AIC等）； 使用变分近似将数据集拟合为多元学生T分布的混合。