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Dokumenttyp:
Masterarbeit
Autor(en):
Wenzel, Matthias
Titel:
Vine-based Stationary Time Series Models for Mixed-Type Data
Übersetzter Titel:
Vine-basierte stationäre Zeitreihenmodelle für Daten gemischter Art
Abstract:
Vine copulas allow to model the dependence structure of multivariate distributions in a flexible way. One can decompose a multivariate distribution into a cascade of pair-copulas and marginal densities. A density factorization formula was developed by Bedford and Cooke (2001) for the case of continuous marginal random variables. Such decompositions can be organized in a graphical way by using regular vines. When it comes to time series modelling, vine copula models can be used to both model the...     »
übersetzter Abstract:
Mit Vine-Copulas lässt sich die Abhängigkeitsstruktur multivariater Verteilungen auf flexible Art und Weise modellieren. Es ist möglich eine multivariate Verteilung in eine Kaskade von Paar-Copulas und Marginaldichten zu zerlegen. Auf solchen Zerlegungen basierend wurde von Bedford und Cooke (2001) eine Faktorisierungsformel für multivariate Wahrscheinlichkeitsdichten hergeleitet. Sie wurde für den Fall bewiesen, das alle Randverteilungen stetig sind. Solche Zerlegungen können grafisch organisie...     »
Aufgabensteller:
PD Dr. Aleksey Min
Betreuer:
PD Dr. Aleksey Min, Prof. Dr. Thomas Nagler (LMU)
Jahr:
2021
Hochschule / Universität:
Technische Universität München
Fakultät:
Fakultät für Mathematik
TUM Einrichtung:
Lehrstuhl für Finanzmathematik
Bearbeitungsbeginn:
15.12.2021
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