Development of Vine Copula based Drought Indices and Model Evaluation under the Presence of Non-Stationarity
Übersetzter Titel:
Entwicklung Vine Copula basierter Dürreindizes und Modellevaluation in Gegenwart von Nicht-Stationarität
Autor:
Erhardt, Tobias Michael
Jahr:
2017
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Mathematik
Betreuer:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.)
Gutachter:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.); Song, Peter X. K. (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAT Mathematik
TU-Systematik:
MAT 620d
Kurzfassung:
We provide a novel methodology for (multivariate) drought indices, which amends existing approaches. Based on user-selected variables different drought types can be modeled. The novel indices use vine copulas to flexibly model inter-variable dependencies. Furthermore, we introduce methodology for model evaluation in the context of non-stationary time series. Assuming stationarity for small (moving) time windows selected based on a changepoint analysis, moving scores and divergences are used to judge the model performance.
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We provide a novel methodology for (multivariate) drought indices, which amends existing approaches. Based on user-selected variables different drought types can be modeled. The novel indices use vine copulas to flexibly model inter-variable dependencies. Furthermore, we introduce methodology for model evaluation in the context of non-stationary time series. Assuming stationarity for small (moving) time windows selected based on a changepoint analysis, moving scores and divergences are used to j...
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Übersetzte Kurzfassung:
Wir präsentieren eine neuartige Methodik für (multivariate) Dürreindizes, die bestehende Ansätze novelliert. Basierend auf ausgewählten Variablen können verschiedene Arten von Dürre modelliert werden. Die neuen Indizes verwenden Vine Copulas, um multivariate Abhängigkeiten flexibel zu modellieren. Des Weiteren führen wir Methodik zur Modellevaluierung im Kontext nichtstationärer Zeitreihen ein. Unter Annahme von Stationarität für kleine (gleitende) Zeitfenster, die basierend auf einer Changepoint-Analyse ausgewählt werden, werden gleitende Scores und Divergenzen verwendet, um die Modell-Performance zu beurteilen.
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Wir präsentieren eine neuartige Methodik für (multivariate) Dürreindizes, die bestehende Ansätze novelliert. Basierend auf ausgewählten Variablen können verschiedene Arten von Dürre modelliert werden. Die neuen Indizes verwenden Vine Copulas, um multivariate Abhängigkeiten flexibel zu modellieren. Des Weiteren führen wir Methodik zur Modellevaluierung im Kontext nichtstationärer Zeitreihen ein. Unter Annahme von Stationarität für kleine (gleitende) Zeitfenster, die basierend auf einer Changepoin...
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