基于条件概率积分变换的多元Copula函数选择

发布时间：2018-01-04 05:12

  本文关键词：基于条件概率积分变换的多元Copula函数选择　出处：《管理工程学报》2012年03期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：本文构建了基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法,通过对条件概率积分变换下Anderson-Darling(AD)、Kolmogorov-Smirnov(KS)、Cramér-von Mises(CM)这三种统计量的比较,讨论在不同样本容量和变量维数下其对多种Copula函数的拟合效果。利用GSPTSE、INMEX.MX和NDX三大股指样本,将基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法与核密度估计和极大似然估计选择法的效果进行系统比较。结果表明,基于条件概率积分变换的检验法可以有效解决多元Copula函数的选择问题,其拟合优度检验更精确、更稳定;核密度估计检验在大样本下比较稳定,而小样本下稳定性较差;相比之下,极大似然值检验法则不稳定。
[Abstract]:In this paper, the Copula function selection method based on conditional probabilistic integral transform is constructed, and Anderson-Darling AD is used for conditional probabilistic integral transformation. Comparison of the three statistics of Kolmogorov-Smirnovus (Cram 茅 r-von Miseschus CM). This paper discusses the fitting effect of various Copula functions under different sample size and variable dimension. Using GSPTSEE INMEX.MX and NDX three stock index samples. The results of Copula function selection based on conditional probabilistic integral transform are compared with kernel density estimation and maximum likelihood estimation. The test method based on conditional probabilistic integral transform can effectively solve the problem of selecting multivariate Copula functions, and its goodness of fit test is more accurate and stable. The kernel density estimation test is more stable in large samples than in small samples. By contrast, the maximum likelihood test is unstable.
【作者单位】： 中南大学商学院;中国农业银行票据营业部;中国农业银行公司业务部;
【基金】：国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(70921001);国家自然科学基金面上资助项目(70973145,70771114)
【分类号】：F830.9;F224
【正文快照】： 0引言所谓Copula函数,是一类将联合分布函数与它们各自的边缘分布函数连在一起的函数,因此也称连接函数,多元Copula函数便是连接多个变量的联合分布函数与它们各自的边缘分布函数的一种函数,该函数可用于描述多个变量之间的相关结构。在集成风险度量分析中,对多元金融资产间

【参考文献】

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【共引文献】

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