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斯特芬·格伦伯格;尼尔斯·霍尔特

copula信息标准。 （英语） Zbl 1416.62249号

扫描。J.统计。 41，第2期，436-459（2014）.
摘要：我们导出了半参数伪极大似然过程的两类Akaike信息准则（AIC）类模型选择公式。我们首先调整了导致原始AIC公式的论点，该公式与特定Kullback-Leibler信息距离的经验估计有关。这给出了一个与AIC（我们称之为copula信息准则）显著不同的公式。然而，我们表明，对于密度在单位立方体边缘附近快速增长的copula模型，这种模型选择过程不存在。这个问题影响了大多数流行的copula模型。然后我们推导出我们称之为交叉验证copula信息准则，该准则存在于弱条件下，是精确交叉验证的一阶近似。该公式与标准AIC公式非常相似，但动机略有不同。用实际数据进行了简要说明。

引用于21文件

MSC公司：

62G10型 非参数假设检验
62克20 非参数推理的渐近性质
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质

关键词：

AIC公司;中投公司;连接线;型号选择;最大伪似然估计;多元秩统计;交叉验证-CIC

软件：

R（右）;量化风险管理
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Grönneberg}和\textit{N.L.Hjort}，扫描。《美国法律总汇》第41卷，第2期，436-459页（2014年；兹bl 1416.62249）
全文： 内政部 链接

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