ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Các mô hình Copula (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank)×Lý thuyết Giá trị Cực biên (EVT)×
Lĩnh vựcTài chínhTài chính
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời19592001
Người khởi xướngSklar (1959); dependence-concept treatment by Joe (1997)Coles (textbook treatment); McNeil, Frey & Embrechts
LoạiDependence modelTail / extreme-event model
Công trình gốcSklar, 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 ↗Coles, S. (2001). An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. Springer. ISBN: 978-1852334598
Tên gọi kháccopulas, dependence copulas, vine copulas, Kopula Modelleri (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank)EVT, generalized extreme value, generalized Pareto distribution, peaks over threshold
Liên quan55
Tóm tắtCopula models are a family of functions that describe the dependence structure between variables separately from their individual (marginal) distributions. The foundation is Sklar's theorem (1959), which shows that any multivariate distribution can be split into its marginals plus a copula; Joe (1997) developed the modern catalogue of dependence concepts. They are central to portfolio risk and credit modelling.Extreme Value Theory is a statistical framework for modelling the rare events that live in the tail of a probability distribution. As developed in Coles (2001) and applied to risk by McNeil, Frey & Embrechts (2005), it offers two standard routes: the Generalized Extreme Value (GEV) distribution for block maxima and the Generalized Pareto Distribution (GPD), used in the peaks-over-threshold approach, for exceedances above a high threshold.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Copula Models · Extreme Value Theory. Truy cập ngày 2026-06-18 từ https://scholargate.app/vi/compare