In the first part of this thesis we propose a novel semiparametric approach to perform quantile regression using D-vine copulas, a subclass of the flexible class of vine copula models. Various applications and the extension to discrete data are presented. In the second part the simplifying assumption for vine copulas is discussed, focussing on its visual implications and the development of a formal test. Finally, two new tree structure selection methods for vine copulas are developed.
Übersetzte Kurzfassung:
Im ersten Teil dieser Arbeit entwickeln wir einen neuen semiparametrischen Ansatz zur Durchführung von Quantilsregression mit D-Vine Copulas, einer Unterklasse der flexiblen Vine Copula Modelle. Es werden verschiedene Anwendungen und die Erweiterung auf diskrete Daten vorgestellt. Im zweiten Teil wird die sogenannte Simplifying Assumption für Vine Copulas behandelt, mit Fokus auf ihre visuellen Implikationen und die Entwicklung eines formalen Tests. Schließlich werden zwei neue Baumstruktur-Auswahlverfahren für Vine Copulas entwickelt.
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Im ersten Teil dieser Arbeit entwickeln wir einen neuen semiparametrischen Ansatz zur Durchführung von Quantilsregression mit D-Vine Copulas, einer Unterklasse der flexiblen Vine Copula Modelle. Es werden verschiedene Anwendungen und die Erweiterung auf diskrete Daten vorgestellt. Im zweiten Teil wird die sogenannte Simplifying Assumption für Vine Copulas behandelt, mit Fokus auf ihre visuellen Implikationen und die Entwicklung eines formalen Tests. Schließlich werden zwei neue Baumstruktur-Ausw...
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