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Dokumenttyp:
Masterarbeit
Autor(en):
Le, Phuong Mai
Titel:
Gaussian and Student's t multivariate time series models and their relation to vine copulas
Übersetzter Titel:
Gaußsche und Student-t multivariate Zeitreihenmodelle und ihre Relation zu Vine-Copulas
Abstract:
Describing cross-sectional and temporal dependence is an important task to analyze multivariate time series. Vine copulas provide a graphical framework to capture both types of dependencies in a time series model. Beare and Seo (2015) introduced the M-vine structure. They showed that a vector autoregression model of first order or VAR(1) is equivalent to a model represented by the multivariate Gaussian copula, which can be decomposed in M-vine structure. Begin et al. (2020) provided the link...     »
übersetzter Abstract:
Die Beschreibung der querschnittlichen und zeitlichen Abhängigkeiten ist eine wichtige Aufgabe in der Analyse der multivariaten Zeitreihen. Vine Copula bietet einen graphischen Rahmen, um beide Arten von Abhängigkeiten in einer Zeitreihe zu erfassen. Die M-Vine-Struktur wurde von Beare und Seo (2015) eingeführt. Sie zeigten, dass ein Autoregressionsmodell erster Ordnung oder VAR(1) äquivalent zu einem Modell ist, das durch die multivariate Gauß-Copula repräsentiert wird. Diese multivariate Ga...     »
Aufgabensteller:
PD Aleskey Min
Betreuer:
PD Aleskey Min
Jahr:
2021
Sprache:
en
Hochschule / Universität:
Technische Universität München
Fakultät:
Fakultät für Mathematik
TUM Einrichtung:
Lehrstuhl für Finanzmathematik
Bearbeitungsbeginn:
15.03.2021
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