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 wiederkehrende Ereignisse unter induzierter abhängiger Zensierung entwickelt.
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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...
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