Prof. Claudia Czado
Konstruktion von multivariaten Kopulas und deren Anwendungen
| Was |
|
|---|---|
| Wann |
17.12.2010 von 11:15 bis 13:00 |
| Wo | Eckerstr.1, Raum 404 |
| Name | Kristin Ohneberg |
| Kontakttelefon | 0761-2037701 |
| Termin übernehmen |
vCal
iCal
|
Technische Universität München, Garching
Die "pair-copula construction" (PCC) Methode erlaubt den Aufbau von sehr flexiblen multivariate Verteilungen. Diese Klasse beinhaltet verschiedene "vine" Strukturen wie sie im Buch von Kurowicka and Cooke (2006) beschrieben worden sind. Der Vorteil dieser Klasse ist, dass sie nur bivariate Kopulas benötigt, die man als (un)bedingte Verteilungen von spezifizierten bivariaten Marginalien identifizieren kann. Diese Klasse hat sich als sehr nützlich in den Wirtschafts- und Finanzwissenschaften erwiesen und erlaubt insbesondere die Modellierung von nicht normalverteilten Abhängigkeitsstrukturen (siehe Aas et. al (2009) and Czado (2010)). Ich werde die PCC Modelle vorstellen und verschiedene Schätzverfahren diskutieren. Dabei werden sowohl klassischen Verfahren wie Maximum Likelihood als auch Bayesianische Ansätze (Min und Czado (2010a)) verwendet. Da die Klasse der PCC Modelle sehr groß ist, sind auch Modellwahlverfahren notwendig. Diese werden z.B. in Min und Czado (2010b) und Smith et. al (2010) mit Hilfe von Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Verfahren behandelt zum Auffinden von bedingten Unabhängigkeiten bei gegebener D-vine Struktur. Für das Auffinden von geeigneten regulären Vines werde ich den Ansatz von Dissmann (2010) vorstellen. Modelle und Verfahren werden durch Anwendungen auf Finanzzeitreihen illustriert.
Literatur:
Aas, K., Czado, C., Frigessi A. and Bakken, H. (2009) Pair-copula constructions of multiple dependence, Insurance, Mathematics and Economics, 44, 182-198.
Czado, C. (2010) Pair-copula constructions of multivariate copulas, F. Durante, W. Hardle, P. Jaworki and Rychlik, T. (Ed.) Workshop on Copula Theory and its Applications}, Springer, Dortrecht.
Dissmann, J.F. (2010), Statistical inference for regular vines and application, Master's Thesis, Technische Universitaet Muenchen
Kurowicka, D. and Cooke, R.M. (2006) Uncertainty analysis with high dimensional dependence modelling, Wiley& Sons, Chichester.
Min, A. and Czado, C. (2010a) Bayesian Inference for Multivariate Copulas using Pair-copula Constructions. Journal of Financial Econometrics, 8(4), 511-546
Min, A. and Czado, C. (2010b) Bayesian model selection for multivariate copulas using pair-copula constructions, in revision.
Smith, M., Min, A., Almeida C. and Czado, C. (2010) Modelling Longitudinal Data using a Pair-copula Decomposition of Serial Dependence, Journal of the American Statistcal Association. To appear.