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.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
- 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.
- Теория экстремальных значений (Extreme Value Theory, EVT)Финансы↔ compare
- Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность (GARCH)Эконометрика↔ compare
- Тест Йохансена на коинтеграцию и модель коррекции ошибок в векторной формеФинансы↔ compare
- Коэффициент корреляции ПирсонаСтатистика↔ compare
- Value at Risk (VaR)Финансы↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →