标题中的"10.2307@43264534.pdf_garch_"可能代表一个学术文章的引用格式，通常在学术研究中，文章的标识符由出版商或数据库提供，如JSTOR的ID（10.2307），后面可能跟上文章的唯一识别码（43264534），而"_garch_"可能表示这篇文章的主题是关于GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型。描述中的"Garch copula modelting_of_El"暗示了文章可能探讨的是如何使用GARCH模型来构建Copula模型，以分析El（可能是某种经济或金融变量，如股票、利率或汇率）的时间序列数据。
GARCH模型是一种统计模型，广泛应用于金融领域，用于预测资产价格的波动性。它假设波动性本身是时间序列，可以由过去的波动性和残差的平方来预测。GARCH模型的基本形式包括GARCH(1,1)，即GARCH(p,q)模型，其中p是自回归项的数量，q是移动平均项的数量。GARCH模型能够捕捉到金融时间序列中的异方差性（即波动性的变化）。
Copula函数则是统计学中用来建立不同随机变量之间的依赖关系的工具，尤其在处理非正态分布且具有不同尾部相关性的变量时非常有用。在金融风险分析中，Copula常被用来连接不同资产的边际分布，形成一个联合分布，从而更好地理解和估计整个投资组合的风险。
结合GARCH和Copula模型，可以创建一个GARCH-Copula模型，这种模型可以同时考虑金融时间序列的波动性和各个变量间的依赖结构。对于"El"这个特定的变量，可能涉及的是其波动性的建模以及与其他经济变量之间的复杂依赖关系分析。通过这样的模型，研究者可以更准确地估计极端事件的概率，这对于风险管理，特别是金融市场的尾部风险评估至关重要。
文件列表中的"10.2307@43264534.pdf"很可能是上述讨论的学术文章的全文，包含详细的理论阐述、实证分析和可能的结论。如果需要深入理解GARCH-Copula模型在"El"变量上的应用，阅读这份PDF文档将是获取详细信息的关键。在阅读时，应关注模型的设定、参数估计方法、模型检验和实证结果的解释等方面。
