×
拉斐尔·施密特;托马斯·赫里切伊;埃里克·施特泽尔

广义双曲边际的多元分布模型。 （英语） 兹比尔1445.62108

计算。统计数据分析。 50，第8期，2065-2096（2006）.
摘要：多元广义双曲分布代表了多元数据建模中一个有吸引力的分布族（尾部呈指数递减）。然而，在有限的数据环境中，健壮和快速的估计程序很少。提出了另一类多元分布（尾部指数递减），它由具有随机独立和广义双曲边缘的仿射线性变换随机向量组成。后一种分布具有良好的估计性质，并且具有吸引人的依赖结构，我们对此进行了详细的研究。特别是，极端事件的相关性（尾部相关性）可以在这类多元分布中建模。此外，还提供了必要的估计和随机数生成程序。通过仿真研究，讨论并说明了这两种分布的各种优缺点。

引用于15文件

理学硕士：

62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线
60E05型 概率分布：一般理论
62H10型 统计的多元分布
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

多元分布;广义双曲分布;仿射线性变换;连接线;尾部依赖性;估计;随机数生成
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Schmidt}等人，计算。统计数据分析。50，第8号，2065--2096（2006；Zbl 1445.62108）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Atkinson，A.C.，《广义逆高斯和双曲随机变量的模拟》，SIAM J.Sci。统计师。计算。，3, 502-515 (1982) ·兹比尔0489.65008
[2] 巴恩多夫·尼尔森，O.E.，1977年。粒度对数的指数递减分布。程序。罗伊。伦敦证券交易所A 401-419。；Barndorff Nielsen，O.E.，1977年。粒度对数的指数递减分布。程序。罗伊。Soc.伦敦A 401-419。
[3] 巴恩多夫·尼尔森，O.E.，1978年。双曲线分布和双曲线分布。扫描。J.统计。151-157.; 巴恩多夫·尼尔森，O.E.，1978年。双曲线分布和双曲线分布。扫描。J.统计。151-157. ·Zbl 0386.60018号
[4] 巴恩多夫·尼尔森，O.E。；Blsild，P.，双曲分布和分支：对理论和应用的贡献，（Taillie，C.；Patil，G.；Baldesari，B.，《科学工作中的统计分布》，第4卷（1981年），Reidel:Reidel Dordrecht），19-44·Zbl 0489.62020号
[5] Barndorff Nielsen，首席执行官。；Kent，J。；Sörensen，M.，正态方差-均值混合和z分布，国际。统计师。修订版，50，145-159（1982）·Zbl 0497.62019号
[6] Bauer，C.，《使用双曲线分布的风险价值》，J.Econom。公交车。，52, 455-467 (2000)
[7] 新罕布什尔州宾厄姆。；Kiesel，R.，用双曲线分布建模资产收益，（Knight，J.；Satchell，S.，《资产收益分布》（2001），马萨诸塞州巴特沃斯·海尼曼），1-20
[8] Blsild，P。；Jensen，J.L.，双曲线型多元分布，（Taillie，C.；Patil，G.；Baldesari，B.，科学工作中的统计分布，第4卷（1981），Reidel:Reidel Dordrecht），45-66·Zbl 0481.62045号
[9] Boender，C.G.E。；Rinnooy Kan，A.H.G.，多段全局优化方法的贝叶斯停止规则，数学。编程，37，59-80（1987）·Zbl 0626.90079号
[10] 坎巴尼，S。；黄，S。；Simons，G.，《椭圆轮廓分布理论》，《多元分析杂志》。，11, 368-385 (1981) ·Zbl 0469.60019号
[11] 美国切鲁比尼。；卢西亚诺，E。；Vecchiato，W.，《金融学中的Copula方法》（2004），威利出版社：威利纽约·Zbl 1163.62081号
[12] Eberlein，E.，2001年。广义双曲Lévy运动在金融学中的应用。收录于：Barndorff-Nielsen，O.E.，Mikosch，T.，Resnick，S.（编辑），《莱维过程：理论与应用》，第319-337页。；Eberlein，E.，2001年。广义双曲Lévy运动在金融中的应用。收录于：Barndorff-Nielsen，O.E.，Mikosch，T.，Resnick，S.（编辑），《莱维过程：理论与应用》，第319-337页·Zbl 0982.60045号
[13] Eberlein，E。；Keller，U.，金融中的双曲分布，Bernoulli，1281-299（1995）·Zbl 0836.62107号
[14] Eberlein，E.，Prause，K.，2002年。广义双曲线模型：金融衍生品和风险度量。摘自：Geman，H.，Madan，D.，Pliska，S.，Vorst，T.（编辑），《2000年数学金融-巴赫利埃大会》，第245-267页。；Eberlein，E.，Prause，K.，2002年。广义双曲模型：金融衍生品和风险度量。摘自：Geman，H.，Madan，D.，Pliska，S.，Vorst，T.（编辑），《2000年数学金融-巴赫利埃大会》，第245-267页·Zbl 0996.91067号
[15] Embrechts，P。；麦克尼尔，A。；Straumann，D.，《风险管理中的相关性和依赖性：属性和陷阱》（Dempster，M.A.H.，风险管理：风险价值及其以外（2002），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社），176-223
[16] Embrechts，P。；Lindskog，F。；McNeil，A.，用连接函数建模依赖性及其在风险管理中的应用，（Rachev，S.，《金融业重尾分布手册》（2003），Elsevier:Elsevier Amsterdam），329-384，（第8章）
[17] Fang，K.T。；科茨，S。；Ng，K.W.，《对称多元及相关分布》（1990），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔伦敦·Zbl 0699.62048号
[18] Fletcher，R.，《实用优化方法》（1987），威利出版社：威利纽约·Zbl 0905.65002号
[19] Hauksson，H.A。；Dacorogna，M。；Domenig，T。；美国米勒。；Samorodnitsky，G.，《多元极值、聚集和风险估计》，Quant。金融，179-95（2001）·Zbl 1405.91555号
[20] Joe，H.，多元模型和依赖概念（1997），查普曼和霍尔：查普曼&霍尔伦敦·Zbl 0990.62517号
[21] Kullback，S.，《信息理论与统计》（1959年），威利出版社：威利纽约·兹伯利0149.37901
[22] Lindskog，F。；麦克尼尔，A。；Schmock，U.，Kendall’s tau（椭圆分布），（Bohl，G.；Nakhaeizadeh，G.，Rachev，s.T.；Ridder，T.；Vollmer，K.H.，《信贷风险：计量、评估和管理》（2003），《物理-验证：物理-验证-海德堡》），649-676
[23] Magnus，W.，Oberhettinger，F.，Soni，R.P.，1966年。数学物理特殊函数的公式和定理，Die Grundlehren der mathematischen Wissenschaften in Einzeldarstellungen，第52卷。施普林格，柏林。；Magnus，W.，Oberhettinger，F.，Soni，R.P.，1966年。数学物理特殊函数的公式和定理，Die Grundlehren der mathematischen Wissenschaften in Einzeldarstellungen，第52卷。柏林施普林格·Zbl 0143.08502号
[24] Nelsen，R.B.，《Copulas简介》（1999），《Springer:Springer Berlin》·Zbl 0909.62052号
[25] Olbricht，W.，《关于分布与指数尾部分布的合并》，计算。统计师。数据分析。，12, 315-326 (1991) ·Zbl 0825.62372号
[26] Prause，K.，1999年。广义双曲线模型：估计、金融衍生品和风险度量。弗莱堡大学阿尔伯特·卢德维希博士论文。；Prause，K.，1999年。广义双曲线模型：估计、金融衍生品和风险度量。弗赖堡阿尔伯特·路德维希大学博士论文·Zbl 0944.91026号
[27] RinnooyKan，A.H.G。；Timmer，G.T.，《随机全局优化方法》，第一部分：聚类方法，第二部分：多级方法，数学。编程，39，26-78（1987）·Zbl 0634.90067号
[28] Ross，S.M.，《概率模型导论》（1997），学术出版社：圣地亚哥学术出版社·Zbl 0914.60005号
[29] Schmidt，R.，椭圆轮廓分布的尾部相关性，数学。方法操作。决议，55，301-327（2002）·Zbl 1015.62052号
[30] Stuart，A.，Ord，K.，1994年。肯德尔的高级统计理论，第一卷：分布理论。阿诺德，伦敦。；Stuart，A.，Ord，K.，1994年。肯德尔的高级统计理论，第一卷：分布理论。阿诺德，伦敦。
[31] Stuart，A.，Ord，K.，1994年b。肯德尔的高级统计理论，第二卷：经典推理和线性模型。阿诺德，伦敦。；Stuart，A.，Ord，K.，1994年b。肯德尔的《高级统计学理论》，第二卷：经典推理与线性模型。阿诺德，伦敦·Zbl 0727.62002号
[32] Stützle，E.A，Hrycej，T.，2001年。条件分布预测——在备件需求预测中的应用。附：2001年IASTED人工智能和软计算国际会议论文集，墨西哥坎昆。；Stützle，E.A，Hrycej，T.，2001年。条件分布预测——在备件需求预测中的应用。收录于：2001年IASTED人工智能和软计算国际会议论文集，墨西哥坎昆。
[33] Stützle，E.A.，Hrycej，T.，2002a。通过神经网络和全局优化估计多元条件分布。摘自：2001年IEEE神经网络国际联合会议论文集，夏威夷火奴鲁鲁。；Stützle，E.A.，Hrycej，T.，2002a。通过神经网络和全局优化估计多元条件分布。收录于：2001年IEEE神经网络国际联合会议论文集，夏威夷檀香山。
[34] Stützle，E.A.，Hrycej，T.，2002b。通过最大似然原理和神经网络估计多元条件分布来建模未来需求。载于：2002年国际可持续发展组织建模、识别和控制国际会议记录，奥地利因斯布鲁克。；Stützle，E.A.，Hrycej，T.，2002b。通过最大似然原理和神经网络估计多元条件分布来建模未来需求。摘自：2002年IASTED奥地利因斯布鲁克建模、识别和控制国际会议记录。
[35] Ullah，A.，《计量经济学应用中的熵、散度和距离度量》，J.Statist。计划。推理，49，137-162（1996）·Zbl 0840.62007号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。