伊万·科贾迪诺维奇;严、军;马克·福尔摩斯 快速大样本copula良好性测试。 （英语） 兹比尔1214.62049 统计正弦。 21，第2期，841-871（2011）. 摘要：优度检验是基于copula的多元连续分布建模的基本要素。在文献中提出的不同程序中，最近的大规模模拟表明，最有力的测试之一是基于经验过程，将经验copula与在零假设下导出的copula的参数估计进行比较。对于目前可用于copula模型的大多数goodness-of-fit过程，后一种检验的统计量的零分布是通过参数引导获得的。这种方法的主要不便之处在于它的高计算成本，随着样本量的增加，这可能会成为其应用的障碍。在这项工作中，利用乘数中心极限定理获得了用于评估拟合优度的快速大样本检验。当基于流行的矩估计方法时，所得到的过程被证明是渐近有效的。大规模蒙特卡罗实验涉及六个常用的参数copula族和三个不同的copula参数估计量，证实了所提出的程序为相应的基于参数bootstrap的测试提供了一种有效且快速的替代方法。给出了导出测试在一个著名的保险数据集建模中的应用。使用乘数方法代替参数引导可以将计算时间从大约一天减少到几分钟。 引用于1审查引用于25文件 MSC公司： 62克10 非参数假设检验 62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线 60F05型 中心极限和其他弱定理 62G30型 订单统计；经验分布函数 62H15型 多元分析中的假设检验 第62页第15页 统计学中的精确分布理论 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 62F40型 Bootstrap、jackknife和其他重新采样方法 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 65二氧化碳 蒙特卡罗方法 关键词：经验过程;乘数中心极限定理;伪观测;等级;半参数模型 软件：连接线;TwoCop公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{I.Kojadinovic}等人，Stat.Sin。21，第2号，841--871（2011；Zbl 1214.62049） 全文： 内政部 链接 链接