Diese Dissertation präsentiert drei neuartige Aspekte zu Vine Copulas. Der erste Teil entwickelt Modelldistanzen, die auf der Kullback-Leibler Distanz basieren und selbst in hohen Dimensionen für Vine Copulas verwendet werden können. Der zweite Teil liefert eine explizite Formel für die Copuladichte der komponentenweisen Block Maxima multivariater Verteilungen und wendet dieses Resultat auf Vine Copulas an. Der dritte Teil präsentiert ein flexibles D-Vine Copula basiertes Modell für unbalancierte Longitudinaldaten und seine Verbindung zu linearen gemischten Modellen.
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Diese Dissertation präsentiert drei neuartige Aspekte zu Vine Copulas. Der erste Teil entwickelt Modelldistanzen, die auf der Kullback-Leibler Distanz basieren und selbst in hohen Dimensionen für Vine Copulas verwendet werden können. Der zweite Teil liefert eine explizite Formel für die Copuladichte der komponentenweisen Block Maxima multivariater Verteilungen und wendet dieses Resultat auf Vine Copulas an. Der dritte Teil präsentiert ein flexibles D-Vine Copula basiertes Modell für unbalanciert...
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