Benutzer: Gast  Login
Originaltitel:
Bayesian time series modeling with copula structures 
Übersetzter Titel:
Bayesianische Zeitreihenmodellierung mit Copulastrukturen 
Jahr:
2020 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Mathematik 
Betreuer:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.) 
Gutachter:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.); Frühwirth-Schnatter, Sylvia (Prof. Dr.); Panagiotelis, Anastasios (Prof., Ph.D.). 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
MAT Mathematik 
TU-Systematik:
MAT 620d 
Kurzfassung:
We present copula based Bayesian time series methodology. The proposed approaches can be combined with different marginal distributions and can handle symmetric and asymmetric dependence structures. In particular, we discuss a single factor copula based stochastic volatility model, bivariate copulas and vine copulas with dynamic dependence parameters, and copula based state space models. For parameter estimation we rely on Markov Chain Monte Carlo methods. All models are illustrated with real da...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Wir entwickeln copula-basierte Bayesianische Zeitreihenmodelle. Diese Modelle können mit verschiedenen Marginalverteilungen kombiniert werden und sind in der Lage symmetrische und asymmetrische Abhängigkeitsstrukturen zu modellieren. Wir präsentieren ein Ein-Faktor copula-basiertes stochastisches Volatilitätsmodell, bivariate Copulas und Vine Copulas mit dynamischen Parametern, und copula-basierte Zustandsraummodelle. Für die Parameterschätzung verwenden wir Markov Ketten Monte Carlo Methoden. A...    »
 
Mündliche Prüfung:
17.03.2020 
Dateigröße:
6467705 bytes 
Seiten:
175 
Letzte Änderung:
28.04.2020