Regression model

Модели копул (Гауссовы, t, Клейтона, Гумбеля, Франка)

Модели копул представляют собой семейство функций, описывающих структуру зависимости между переменными отдельно от их индивидуальных (маргинальных) распределений. Основой является теорема Скляра (1959), которая показывает, что любое многомерное распределение может быть разложено на маргинальные распределения и копулу; Джо (1997) разработал современный каталог концепций зависимости. Они имеют центральное значение в моделировании портфельного риска и кредитного риска.

Применить в EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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 цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 1). Copula Models (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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

Упоминается в

ScholarGateCopula Models (Copula Models (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/finance/copula-models · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026