布雷克曼，E.C。;Czado，C。;Aas，K。 截短高维规则藤蔓，应用于财务数据。 （英语。法语摘要） Zbl 1274.62381号 可以。J.统计。 40，第1期，68-85（2012）. 摘要：仅使用二元连词作为构建块，规则藤连词构成了一类灵活的高维依赖模型。然而，灵活性随之而来的是更大维度的复杂度呈指数级增长。为了解决这个问题，我们建议使用统计模型选择技术来截断或简化正则藤系函数。作为一个特例，我们考虑使用如a.Heinen和a.Valdesogo之前所处理的多元copula来简化规范藤蔓copula。我们通过广泛的模拟研究验证了提出的方法，并使用它们调查了挪威和国际市场变量的19维金融数据集。 引用于1审查引用于72文件 MSC公司： 62H15型 多元分析中的假设检验 62甲12 多元分析中的估计 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 关键词：多元copula;规则藤蔓;简化葡萄藤;截断标准藤 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.C.Brechmann}等人，加拿大。J.Stat.40，No.1，68--85（2012；Zbl 1274.62381） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aas，多重依赖的成对copula结构，保险，数学和经济学44第182页–（2009）·Zbl 1165.60009号 ·doi:10.1016/j.insmateco.2007.02.001 [2] 贝德福德，用藤蔓建模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，第245页–（2001）·Zbl 1314.62040号 ·doi:10.1023/A：1016725902970 [3] 贝德福德（Bedford），《因随机变量的新图形模型》，《统计学年鉴》30（4），第1031页–（2002）·Zbl 1101.62339号 ·doi:10.1214/aos/1031689016 [4] Berg，《高维依赖性构建模型：比较研究》，《欧洲金融杂志》第15期第639页-（2009）·网址：10.1080/13518470802588767 [5] Brechmann，E.C.2010截短和简化的常规葡萄藤及其应用 [6] Chen，copula错误指定下基于半参数copula的多变量动态模型的估计和模型选择，《计量经济学杂志》135第125页–（2006）·Zbl 1418.62425号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2005.07.027 [7] Chollete，用多元体制转换copula建模国际金融收益，《金融计量经济学杂志》第7期第437页–（2009年）·doi:10.1093/jjfinec/nbp014 [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年） [9] Dißmann，J.Brechmann，E.C.Czado，C.Kurowicka，D.2011选择和估算常规葡萄交配并应用于提交出版的财务报表·Zbl 1400.62114号 [10] Genest，《你一直想知道的关于copula建模但又不敢问的一切》，《水文工程杂志》12页347页–（2007）·doi:10.1061/（ASCE）1084-0699（2007）12:4（347） [11] Genest，多元分布族依赖参数的半参数估计程序，Biometrika 82 pp 543–（1995）·Zbl 0831.62030号 ·doi:10.1093/biomet/82.3543 [12] Heinen，A.Valdesogo，A.2009大维度非对称CAPM依赖性：典型藤自回归模型 [13] Hobaek Haff，估计对copula构造的参数，Bernoulli（2010） [14] Hobaek Haff，对copula结构估计值的比较，多元分析杂志（2011）·Zbl 1244.62072号 ·doi:10.1016/j.jmva.2011.08.013 [15] 霍巴克·哈夫（Hobaek Haff），《关于简化的对系词构造——简单有用还是过于简单？》？，多元分析杂志101（5）第1296页–（2010）·Zbl 1184.62079号 ·doi:10.1016/j.jmva.2009.12.001 [16] Joe，带固定边界的分布及相关主题（1996） [17] Joe，多元模型和依赖概念（1997）·Zbl 0990.62517号 ·doi:10.1201/b13150 [18] Kim，估计连接函数的半参数和参数方法的比较，计算统计与数据分析51（6），第2836页–（2007）·Zbl 1161.62364号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.10.009 [19] Kurowicka，《依赖建模：藤蔓Copula手册》（2011） [20] Kurowicka，高维相关性建模的不确定性分析（2006）·Zbl 1096.62073号 ·doi:10.1002/0470863072 [21] 林赛，复合似然法，当代数学80页220–（1988）·Zbl 0672.62069号 [22] Mashal，R.Zeevi，A.2002超越相关性：金融资产之间的极端协同运动 [23] Min，使用对copula结构对多元copula进行贝叶斯推断，《金融计量经济学杂志》8（4），第511页–（2010）·doi:10.1093/jfinec/nbp031 [24] Min，使用对copula构造的多元copula的贝叶斯模型选择，加拿大统计杂志39（2），第239页–（2011）·Zbl 1219.62048号 ·doi:10.1002/cjs.10098 [25] 莫拉莱斯·纳波利斯，依赖建模：藤蔓-科普拉手册（2011） [26] Nelsen，Copulas简介（2006）·Zbl 1152.62030 [27] Prim，最短连接网络和一些概括，贝尔系统技术期刊36页1389–（1957）·doi:10.1002/j.1538-7305.1957.tb01515.x [28] Ripley，模式识别和神经网络（2008）·兹比尔1163.62047 [29] Schirmacher，D.Schirmacher，E.2008使用对连接函数的多元相关性建模 [30] Sklar，《重新划分维度和勒尔马尔日函数》，Publ。巴黎统计研究所，第8页，第229页–（1959年） [31] Smith，使用序列相关性的对copula分解对纵向数据进行建模，《美国统计协会杂志》105（492），第1467页–（2010）·Zbl 1388.62171号 ·doi:10.1198/jasa.2010.tm09572 [32] Valdesogo，A.2009使用连接函数的多元波动率模型 [33] Varin，《复合似然法概述》，《中国统计》21卷第5页–（2011年）·Zbl 05849508号 [34] Vecchia，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） [35] Vuong，模型选择和非嵌套假设的似然比检验，《计量经济学》57页307–（1989）·Zbl 0701.62106号 ·doi:10.2307/1912557 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。