Die vorliegende Arbeit ergänzt die Theorie zu Pair-Copula Konstruktionen (PCCs) basierend auf regulären Vines (R-vines) in einigen Aspekten. So werden PCCs für Modelle mit sowohl diskreten als auch kontinuierlichen eindimensionalen Randverteilungen entwickelt, und entsprechende Algorithmen für eine Implementierung in statistischer Software vorgestellt. Weiter werden Modelle identifiziert für welche die "simplifying assumption", dass Copulas zu bedingten Verteilungen konstant sind, zutrifft. Ein Modell mit Markov-Switching R-vine Copulas wird entwickelt, und Anwendungen auf Wechselkurszeitreihen und Daten der “Second Longitudinal Study of Aging” werden untersucht.
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Die vorliegende Arbeit ergänzt die Theorie zu Pair-Copula Konstruktionen (PCCs) basierend auf regulären Vines (R-vines) in einigen Aspekten. So werden PCCs für Modelle mit sowohl diskreten als auch kontinuierlichen eindimensionalen Randverteilungen entwickelt, und entsprechende Algorithmen für eine Implementierung in statistischer Software vorgestellt. Weiter werden Modelle identifiziert für welche die "simplifying assumption", dass Copulas zu bedingten Verteilungen konstant sind, zutrifft. Ein...
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