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高维截断的规则藤蔓在金融数据中的应用。(英语。法语摘要) Zbl 1274.62381
摘要:仅使用二元copula作为构建块,正则藤蔓copula构成了一类灵活的高维依赖模型。然而,这种灵活性伴随着更大维度的复杂性呈指数级增长。为了解决这一问题,我们提出使用统计模型选择技术来截断或简化规则的藤蔓copula。作为一个特例,我们考虑用一个多元copula来简化正则藤蔓copula。我们通过大量的模拟研究验证了所提出的方法,并将其用于研究挪威和国际市场变量的19维金融数据集。

理学硕士:
62小时15分 多元分析中的假设检验
62小时12分 多元分析中的估计
62分05秒 统计学在精算科学和金融数学中的应用
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
参考文献:
[1] Aas,多重相关对copula构造,保险,数学与经济学44页182–(2009)·Zbl 1165.60009号
[2] 贝德福德,vines模拟的条件相关随机变量的概率密度分解,数学与人工智能年鉴32页245–(2001)·Zbl 1314.62040
[3] 贝德福德,藤蔓-一个新的图形模型相依随机变量,统计年鉴30(4)pp 1031–(2002)·Zbl 1101.62339
[4] Berg,高维相关性的构建模型:比较研究,欧洲金融杂志15页639–(2009)
[5] Brechmann,E.C.2010截断和简化的常规藤蔓及其应用
[6] 陈,基于半参数copula的多变量动态模型在copula错误描述下的估计与模型选择,计量经济学杂志135页125–(2006)·Zbl 1418.62425
[7] Chollete,用多元制度转换copula对国际金融收益进行建模,金融经济计量学杂志第7卷第437页–(2009年)
[8] Czado,混合C-vine的最大似然估计及其在汇率中的应用,统计建模(2011)
[9] Dißmann,J.Brechmann,E.C.Czado,C.Kurowicka,D.2011年选择和估计常规藤蔓连接蛋白及其在提交出版的财务报告中的应用·Zbl 1400.62114
[10] Genest,你一直想知道的关于copula建模的一切,但又不敢问,水文工程杂志12页347–(2007)
[11] Genest,多元分布族中相关参数的半参数估计方法,生物计量学82页543–(1995)·Zbl 0831.62030
[12] Heinen,A.Valdesogo,A.2009年大维度的非对称CAPM依赖:正则藤蔓自回归模型
[13] Hobaek Haff,估计一对copula结构的参数,Bernoulli(2010)
[14] Hobaek Haff,成对copula结构估计量的比较,多元分析杂志(2011)·124072号
[15] 霍巴耶克·哈夫,关于简化的对copula结构简单有用还是过于简单?,《多元分析杂志》101(5)pp 1296–(2010)·Zbl 1184.62079
[16] Joe,固定边际分布及相关主题(1996)
[17] Joe,多元模型与依赖概念(1997)·Zbl 0990.62517
[18] Kim,半参数和参数估计copula方法的比较,计算统计与数据分析51(6)pp 2836–(2007)·Zbl 1161.62364号
[19] Kurowicka,依赖建模:Vine Copula手册(2011)
[20] Kurowicka,高维相关模型的不确定性分析(2006)·Zbl 1096.62073
[21] 林赛,复合似然法,当代数学80页220–(1988)·Zbl 0672.62069
[22] Mashal,R.Zeevi,A.《超越相关性:金融资产之间的极端协同运动》
[23] Min,使用成对copula构造对多元copula的贝叶斯推断,金融计量经济学杂志8(4)第511页–(2010年)
[24] Min,使用成对copula构造对多元copula的贝叶斯模型选择,加拿大统计杂志39(2)pp 239–(2011)·Zbl 1219.62048
[25] Morales Napoles,依赖建模:藤蔓Copula手册(2011)
[26] Nelsen,Copulas简介(2006)·Zbl 1152.62030
[27] 《最短连接网络和一些推广》,贝尔系统技术期刊36页1389–(1957年)
[28] Ripley,模式识别和神经网络(2008)·Zbl 1163.62047
[29] Schirmacher,D.Schirmacher,E.2008使用成对连接词的多元相关性建模
[30] Sklar,重新划分尺寸和leurs marges基金会,出版。巴黎州立大学研究所第8页229页–(1959年)
[31] 史密斯,利用序列相关性的一对copula分解对纵向数据建模,美国统计协会杂志105(492)pp 1467–(2010)·Zbl 1388.62171
[32] Valdesogo,A.2009年使用copula的多元波动率模型
[33] 华林,复合似然法概述,中国统计局21页5–(2011)·Zbl 05849508号
[34] 韦基亚,连续空间过程的估计和模型识别,皇家统计学会杂志。B系列50(2)第297页–(1988年)
[35] 吴勇,模型选择和非嵌套假设的似然比检验,经济计量学57页307–(1989年)·Zbl 0701.62106
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