Vine Copulas ermöglichen eine getrennte Modellierung von Randverteilungen und der Abhängigkeitsstruktur. Diese Dissertation erweitert die bestehende Literatur für Vine Copulas um mehrere neue Aspekte: Erwicklung eines mehr informativen Vorwärtsselektionsalgorithmus, Vorschlag einer neuen Vine Struktur, genannt Y-vine, für bivariate Zielvariablen, Schätzungs- und Vorhersagemethoden für die Y-vine basierte Regression, Bestimmung bivariater Niveaukurven und bivariater Quantilkurven, und die neue Vine basierter Risikomaße.
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Vine Copulas ermöglichen eine getrennte Modellierung von Randverteilungen und der Abhängigkeitsstruktur. Diese Dissertation erweitert die bestehende Literatur für Vine Copulas um mehrere neue Aspekte: Erwicklung eines mehr informativen Vorwärtsselektionsalgorithmus, Vorschlag einer neuen Vine Struktur, genannt Y-vine, für bivariate Zielvariablen, Schätzungs- und Vorhersagemethoden für die Y-vine basierte Regression, Bestimmung bivariater Niveaukurven und bivariater Quantilkurven, und die neue...
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