Regression model

Копулни модели (Гаусов, t, Клейтън, Гъмбел, Франк)

Копулните модели са семейство от функции, които описват структурата на зависимост между променливи, отделно от техните индивидуални (маргинални) разпределения. Основата е теоремата на Склар (1959), която показва, че всяко многомерно разпределение може да бъде разделено на своите маргинални разпределения плюс копула; Джо (1997) разработва модерния каталог на концепциите за зависимост. Те са централни за моделирането на портфейлен риск и кредитен риск.

Приложете с EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Sklar, A. (1959). Fonctions de répartition à n dimensions et leurs marges. Publications de l'Institut Statistique de l'Université de Paris, 8, 229-231. link
  2. Joe, H. (1997). Multivariate Models and Dependence Concepts. Chapman & Hall. ISBN: 978-0412073311

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 1). Copula Models (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/finance/copula-models

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateCopula Models (Copula Models (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/finance/copula-models · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026