發(fā)布時間：2018-01-04 05:12

  本文關(guān)鍵詞：基于條件概率積分變換的多元Copula函數(shù)選擇　出處：《管理工程學(xué)報》2012年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：本文構(gòu)建了基于條件概率積分變換的Copula函數(shù)選擇方法,通過對條件概率積分變換下Anderson-Darling(AD)、Kolmogorov-Smirnov(KS)、Cramér-von Mises(CM)這三種統(tǒng)計量的比較,討論在不同樣本容量和變量維數(shù)下其對多種Copula函數(shù)的擬合效果。利用GSPTSE、INMEX.MX和NDX三大股指樣本,將基于條件概率積分變換的Copula函數(shù)選擇方法與核密度估計和極大似然估計選擇法的效果進(jìn)行系統(tǒng)比較。結(jié)果表明,基于條件概率積分變換的檢驗法可以有效解決多元Copula函數(shù)的選擇問題,其擬合優(yōu)度檢驗更精確、更穩(wěn)定;核密度估計檢驗在大樣本下比較穩(wěn)定,而小樣本下穩(wěn)定性較差;相比之下,極大似然值檢驗法則不穩(wěn)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.
【作者單位】： 中南大學(xué)商學(xué)院;中國農(nóng)業(yè)銀行票據(jù)營業(yè)部;中國農(nóng)業(yè)銀行公司業(yè)務(wù)部;
【基金】：國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金資助項目(70921001);國家自然科學(xué)基金面上資助項目(70973145,70771114)
【分類號】：F830.9;F224
【正文快照】： 0引言所謂Copula函數(shù),是一類將聯(lián)合分布函數(shù)與它們各自的邊緣分布函數(shù)連在一起的函數(shù),因此也稱連接函數(shù),多元Copula函數(shù)便是連接多個變量的聯(lián)合分布函數(shù)與它們各自的邊緣分布函數(shù)的一種函數(shù),該函數(shù)可用于描述多個變量之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。在集成風(fēng)險度量分析中,對多元金融資產(chǎn)間

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)會議論文 前3條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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本文編號：1377187