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Original title:
Nonparametric estimation in simplified vine copula models
Translated title:
Nichtparametrische Schätzung in vereinfachten Vine-Copula Modellen
Author:
Nagler, Thomas
Year:
2018
Document type:
Dissertation
Institution:
Fakultät für Mathematik
Advisor:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.)
Referee:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.); Gijbels, Irène (Prof. Dr.); Joe, Harry (Prof., Ph.D.)
Language:
en
Subject group:
MAT Mathematik
TUM classification:
MAT 620d
Abstract:
Nonparametric estimators of multivariate functions typically converge more slowly as dimension increases. We show that one can evade this curse of dimensionality by assuming a simplified vine copula model for the dependence between variables and compare several methods in simulations. We further extend the applicability of this finding in two ways: We introduce an approach to estimate regression functions based on the copula density and discuss a generic technique to make nonparametric function...    »
Translated abstract:
Nichtparametrische Schätzer von multivariaten Funktionen konvergieren für gewöhnlich langsamer, wenn die Anzahl der Variablen zunimmt. Wir zeigen, dass man diesem Fluch der Dimensionen entkommen kann, indem man ein vereinfachtes Vine-Copula Modell für die Abhängigkeit zwischen den Variablen annimmt, und untersuchen darauf basierende Schätzmethoden in einer Simulationsstudie. Im Anschluss wird die Anwendbarkeit dieser Eigenschaft in zweierlei Hinsicht erweitert: Wir zeigen, wie man allgemeine R...    »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1447138
Date of submission:
02.08.2018
Oral examination:
06.11.2018
File size:
2183765 bytes
Pages:
171
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20181106-1447138-1-3
Last change:
18.12.2018
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