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Originaltitel:
Vine based models for multivariate volatility time-series and time-to-event data
Übersetzter Titel:
Vine basierte Modelle für multivariate Volatilitätszeitreihen und Überlebenszeitdaten
Autor:
Barthel, Nicole
Jahr:
2019
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Mathematik
Betreuer:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.)
Gutachter:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.); Janssen, Paul (Prof. Dr.); Joe, Harry (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAT Mathematik
TU-Systematik:
MAT 620d
Kurzfassung:
When forecasting realized covariance matrices the requirement of positive definite predictions imposes restrictions on time-series models. To avoid this, regular vines are used to transform the original data relying on the one-to-one relationship between a positive definite correlation matrix and its set of partial correlations specified by any vine. Further, vine copula methodology is extended to multivariate right-censored event time data both in a balanced setting under independent censoring...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Zeitreihenmodelle zur Vorhersage von realisierten Kovarianzmatrizen unterliegen Restriktionen, da positive Definitheit der Prognosen gewährleistet sein muss. Um dies zu umgehen, werden die Daten mit regulären Vines transformiert, wobei der Zusammenhang zwischen einer positiv definiten Korrelationsmatrix und den durch einen regulären Vine spezifizierten partiellen Korrelationen genutzt wird. Des Weiteren wird Vine Copula Methodik für multivariate zensierte Überlebenszeitdaten und für wiederkehren...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1472910
Eingereicht am:
14.02.2019
Mündliche Prüfung:
02.05.2019
Dateigröße:
4706431 bytes
Seiten:
183
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190502-1472910-1-4
Letzte Änderung:
31.05.2019
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