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伊万·科贾迪诺维奇;克里斯蒂娜·斯特米科夫斯卡娅

次采样（加权平滑）经验copula过程。 （英语） Zbl 1422.62157号

《多元分析杂志》。 173, 704-723 (2019).
摘要：在建模连续多元分布时，对未知copula进行推断的一个关键工具是称为经验copula的非参数估计量。一种常用的近似其采样分布的方法是使用乘数引导。然而，后者的特点是实施成本高。考虑到经验copula基于秩的性质，Efron的经典经验bootstrap似乎不是一个自然的选择，因为它依赖于包含联系的重样本。这项工作的目的是研究在上述框架中使用子抽样。后者包括基于从初始数据的子抽样计算的统计值进行推断。在考虑的基于等级的上下文中，其优点之一是形成的子样本不包含关系。另一个优点是它在极小条件下的渐近有效性。在这项工作中，我们证明了在序列独立观测和时间序列的情况下，子抽样对几个（加权的，平滑的）经验copula过程的渐近有效性。在前一种情况下，从有限样本性能的角度来看，子抽样明显优于经验引导，总体上等同于乘法器引导。

引用于三文件

MSC公司：

62G09号 非参数统计重采样方法
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

删除-\（h\）折刀;经验βcopula;经验棋盘连接词;基于等级的推理;加权弱收敛

软件：

量化风险管理;TwoCop公司;引导库
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{I.Kojadinovic}和\textit{K.Stemikovskaya}，J.多元分析。173704--723（2019年；Zbl 1422.62157）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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