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偏态连接函数的极大似然估计及其在股票收益中的应用。(英语) Zbl 07192670
摘要:当数据存在尾部相关性时,多元学生-copula族被用于统计金融和其他领域。它通常是一个很好的拟合copula,但当尾部不对称时,可以对其进行改进。当存在尾相关和尾不对称时,可以考虑多变量斜交(t)copula族,并且我们展示了最大似然估计的快速数值实现是可能的。对于多元偏态分布中隐含的copula,快速实现利用(i)单变量边际分位数函数的单调插值和(ii)相关矩阵的重新参数化。我们的数值方法用数据驱动参数的模拟数据进行了验证。一个真实的数据例子涉及三种股票指数的日收益率:日经225指数、标准普尔500指数和DAX指数。对于未过滤收益率和GARCH/EGARCH过滤收益率,我们比较了Azzalini-Capitanio-skew-\(t\)、广义双曲偏态-\(t\)、Student-\(t\)、斜态正态和正态copula的拟合。
理学硕士:
E1627号 统计分布的近似值(非交感)
62小时10分 多元统计分布
62小时 关联度量(相关、典型相关等)
65立方英尺 统计计算问题(MSC2010)
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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