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半参数多元Copula模型的有效估计

作者

上市的：
  • 陈晓红

    （纽约大学经济系）

  • 燕琴扇

    （范德比尔特大学经济学系）

  • 维克托·齐伦尼福夫（Victor Tsyrennifov）

    （纽约大学经济系）

摘要

我们提出了一类半参数多元分布模型的筛选最大似然（ML）估计方法。这类联合分布的特征是在非参数边际分布下计算的参数copula函数。这类模型因其在分别建模多元随机变量的依赖结构和边际行为方面的灵活性，以及规避与纯非参数多元分布相关的“维数灾难”，而在各个领域得到了广泛应用。我们证明了所有光滑泛函的插入筛ML估计，包括有限维copula参数和未知边缘分布，都是半参数有效的；它们的渐近方差可以得到一致的估计。此外，可以很容易地将对边际分布的事先限制合并到筛选ML过程中，以实现进一步的效率提高。本文研究了两种情况：（i）边际分布是相等的，但在其他方面是非特定的；（ii）一些但不是所有的边际分布是参数的。蒙特卡罗研究表明，筛分最大似然估计在有限样本中表现良好，特别是在合并了边缘分布的先验信息时。

建议引用

  • 陈晓红（Xiaohong Chen）、范燕琴（Yanqin Fan）和维克多·齐伦尼福夫（Victor Tsyrennifov），2004年。"半参数多元Copula模型的有效估计,"范德比尔特大学经济系工作论文0420，范德比尔特大学经济系。
    • 手柄：RePEc:van:wpaper:0420
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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      • 亚历山大·贝洛尼（Alexandre Belloni）、维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2015年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件CWP55/15，财政研究所微观数据方法与实践中心。
      • Alexandre Belloni和Victor Chernozhukov、Ivan Fernandez-Val和Christian Hansen，2014年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件33/14，财政研究所。
      • 维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2013年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件57/13，财政研究所。
      • 亚历山大·贝洛尼（Alexandre Belloni）、维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2015年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件55/15，财政研究所。
      • 亚历山大·贝洛尼（Alexandre Belloni）、维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2013年。"利用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件CWP77/13，财政研究所微观数据方法与实践中心。
      • 亚历山大·贝洛尼（Alexandre Belloni）、维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2013年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件77/13，财政研究所。
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    多元copula;筛选最大似然;半参数效率;
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    • 第13条-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：总则——估算：总则
    • 第14项-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：一般——半参数和非参数方法：一般

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