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安德烈亚斯·查纳卡斯;朱瑞

使用图像识别选择二元copula模型。 （英文） 兹比尔1524.62238

阿斯廷公牛。 52，编号3，707-734（2022）.
摘要：从有限的数据中选择copula模型是一项艰巨但重要的任务。受不同copula模型在平滑密度热图中产生的视觉模式的启发，我们将copula模式选择视为一个图像识别问题。我们使用预先训练的AlexNet从热图中提取图像特征，并提出了将图像特征与统计信息相结合的模型选择工作流。我们通过主成分和线性判别分析进行降维，并使用支持向量机分类器。仿真研究表明，图像数据的使用提高了copula模型选择任务的准确性，尤其是在样本大小和相关性较低的场景中。这一发现表明，迁移学习可以支持模型选择的统计过程。我们演示了拟议方法在MSCI和RISX指数周回报联合建模中的应用。

MSC公司：

62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线

关键词：

连接线;相关性建模;图像识别;型号选择;分类;迁移学习

软件：

ImageNet公司;连接线;二维码;葡萄香;ElemStatLearn（电子状态学习）;质量（R）;连接线;游泳;AlexNet公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Tsanakas}和\textit{R.Zhu}，ASTIN Bull。52，编号3，707--734（2022；Zbl 1524.62238）
全文： 内政部
OA许可证

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