基于混合Copula函数的C-Vine贝叶斯推断

发布时间：2018-03-18 16:41

  本文选题：C-Vine模型　切入点：贝叶斯推断　出处：《统计与决策》2017年19期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章主要采用C-Vine模型,对模型进行贝叶斯推断。C-Vine模型利用二元Copula函数作为组块构造多维的相关结构,通过采用不同的二元Copula函数族来精确地捕捉变量间的相关性。采用Czado等提出的选择准则决定C-Vine模型的具体分解形式。利用AIC信息准则选择C-Vine模型中每条边合适的Copula函数族。利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计C-Vine模型的参数。最后,通过实例来研究序列间的相关性和相互影响。
[Abstract]:This paper mainly uses C-Vine model to carry on Bayesian inference. C-Vine model uses binary Copula function as block to construct multi-dimensional correlation structure. By using different families of binary Copula functions to accurately capture the correlation between variables, the selection criteria proposed by Czado et al are used to determine the specific decomposition form of C-Vine model. The AIC information criterion is used to select the appropriate C-Vine model with each edge. Copula function family. Using Markov chain Monte Carlo algorithm to estimate the parameters of C-Vine model. Finally, The correlation and interaction between sequences are studied by examples.
【作者单位】： 天津大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51378336)
【分类号】：O212.8

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3 王s，

本文编号：1630426