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Teoria de valores extremos e copulas : distribuição valor extremo generalizada e copulas arquimedianas generalizadas trivariadas; Extreme value theory and copulas: generalized extreme value distribution and trivariate gneralized archimedean copulas

Marcio Luis Lanfredi Viola
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 05/04/2006 Português
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Sob a ótica da Teoria de Cópulas, a modelagem multidimensional pode ser considerada decorrente de dois processos: estimação das funções de distribuição acumulada marginais e modelagem de uma estrutura de dependência multidimensional que age sobre tais funções de distribuição marginais, sendo esta última, denominada cópula. Neste trabalho, as funções de distribuição acumulada marginais de interesse correspondem à função de distribuição acumulada do máximo de uma variável aleatória e, consequentemente, a Teoria de Valores Extremos apresenta-se como uma alternativa natural para a modelagem das distribuições marginais. Nesta dissertação, serão estudados os tipos de dependência entre variáveis aleatórias, a construção e implementação de modelos de Teoria de Cópulas assim como, os resultados básicos de convergência utilizados na Teoria de Valores Extremos. Sob o escopo da Teoria de Valores Extremos, os métodos de estimação pontual de Máxima Verossimilhança e L-momentos serão comparados através de algumas simulações e, adicionalmente, serão abordadas as condições que asseguram a validade das propriedades assintóticas do Método de Máxima Verossimilhança bem como as principais propriedades de ambos os métodos citados. As teorias citadas serão aplicadas no contexto de Lingüística na modelagem multidimensional de características do sinal acústico observadas em regiões de baixa...

Modelagem de dependencia em series financeiras multivariadas; Modelling dependence of multivariate financial time series

Omar Muhieddine Franco Abbara
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 19/06/2009 Português
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A modelagem multivariada de séries financeiras se constitui em um dos mais importantes e desafiadores problemas na área de econometria financeira. Um dos modelos populares nesta área é o modelo de cópulas, dada sua flexibilidade para construir funções de distribuição multivariadas que reproduzam dependências não lineares. Este trabalho está focado no estudo e aplicação de modelos de cópulas com dimensão maior que três, em problemas de interdependência, contágio e gerenciamento de risco. Primeiramente é realizada a modelagem bivariada de retornos de índices considerando os mercados de Estados Unidos, os principais mercados financeiros latino-americanos e europeus, utilizando copulas variando no tempo segundo a metodologia proposta por Patton(2006). Em seguida é proposta a especificação de um modelo de cópulas trivariado com parâmetros variando no tempo combinando as propostas de Patton (2006) e Aas et. al. (2009). Em terceiro lugar a análise de dependência e contagio entre os retornos estudados é feita através do uso de copulas condicionais. Esta análise, conjuntamente com a proposta do modelo trivariado de cópulas com parâmetros variando no tempo, constituem as principais contribuições metodológicas deste trabalho. Finalmente...

Trivariate copulas for characterisation of droughts

Wong, G.; Lambert, M.; Metcalfe, A.
Fonte: Australian Mathematics Publ Assoc Inc Publicador: Australian Mathematics Publ Assoc Inc
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2008 Português
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26.51%
G. Wong, M. F. Lambert and A. V. Metcalfe; Copyright © 2008 Australian Mathematical Society

Drought analysis using trivariate copulas conditional on climatic states

Wong, G.; Lambert, M.; Leonard, M.; Metcalfe, A.
Fonte: American Society of Civil Engineers Publicador: American Society of Civil Engineers
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2010 Português
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26.51%
G. Wong, M. F. Lambert; M. Leonard and A. V. Metcalfe

Comment on "Trivariate statistical analysis of extreme rainfall events via the Plackett family of copulas" by Shih-Chieh Kao and Rao S. Govindaraju: How are trivariate copulas put to use?

Hutchinson, T.
Fonte: Amer Geophysical Union Publicador: Amer Geophysical Union
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2010 Português
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T. P. Hutchinson

Bounds for Trivariate Copulas with Given Bivariate Marginals

Durante, Fabrizio; Klement, Erich Peter; Quesada-Molina, Jos?? Juan
Fonte: Springer Open; Hindawi Publishing Publicador: Springer Open; Hindawi Publishing
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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67.62%
We determine two constructions that, starting with two bivariate copulas, give rise to new bivariate and trivariate copulas, respectively. These constructions are used to determine pointwise upper and lower bounds for the class of all trivariate copulas with given bivariate marginals.

Nonparametric estimation of the tree structure of a nested Archimedean copula

Segers, Johan; Uyttendaele, Nathan
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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17.08%
One of the features inherent in nested Archimedean copulas, also called hierarchical Archimedean copulas, is their rooted tree structure. A nonparametric, rank-based method to estimate this structure is presented. The idea is to represent the target structure as a set of trivariate structures, each of which can be estimated individually with ease. Indeed, for any three variables there are only four possible rooted tree structures and, based on a sample, a choice can be made by performing comparisons between the three bivariate margins of the empirical distribution of the three variables. The set of estimated trivariate structures can then be used to build an estimate of the target structure. The advantage of this estimation method is that it does not require any parametric assumptions concerning the generator functions at the nodes of the tree.; Comment: 25 pages, 9 figures

Large-sample tests of extreme-value dependence for multivariate copulas

Kojadinovic, Ivan; Segers, Johan; Yan, Jun
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 11/05/2011 Português
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26.92%
Starting from the characterization of extreme-value copulas based on max-stability, large-sample tests of extreme-value dependence for multivariate copulas are studied. The two key ingredients of the proposed tests are the empirical copula of the data and a multiplier technique for obtaining approximate p-values for the derived statistics. The asymptotic validity of the multiplier approach is established, and the finite-sample performance of a large number of candidate test statistics is studied through extensive Monte Carlo experiments for data sets of dimension two to five. In the bivariate case, the rejection rates of the best versions of the tests are compared with those of the test of Ghoudi, Khoudraji and Rivest (1998) recently revisited by Ben Ghorbal, Genest and Neslehova (2009). The proposed procedures are illustrated on bivariate financial data and trivariate geological data.; Comment: 19 pages

A vine copula mixed effect model for trivariate meta-analysis of diagnostic test accuracy studies accounting for disease prevalence

Nikoloulopoulos, Aristidis K.
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 12/06/2015 Português
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27.08%
A bivariate copula mixed model has been recently proposed to synthesize diagnostic test accuracy studies and it has been shown that is superior to the standard generalized linear mixed model (GLMM) in this context. Here we call trivariate vine copulas to extend the bivariate meta-analysis of diagnostic test accuracy studies by accounting for disease prevalence. Our vine copula mixed model includes the trivariate GLMM as a special case and can also operate on the original scale of sensitivity, specificity, and disease prevalence. Our general methodology is illustrated by re-analysing the data of two published meta-analyses. Our study suggests that there can be an improvement on trivariate GLMM in fit to data and makes the argument for moving to vine copula random effects models especially because of their richness including reflection asymmetric tail dependence, and, computational feasibility despite their three-dimensionality.; Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1502.07505

Copulas: compatibility and Fr\'echet classes

Durante, Fabrizio; Klement, Erich Peter; Quesada-Molina, José Juan
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 15/11/2007 Português
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We determine under which conditions three bivariate copulas are compatible, viz. they are the bivariate marginals of the same trivariate copula, and, then, construct the class of these copulas. In particular, the upper and lower bounds for this class of trivariate copulas are determined.; Comment: LaTeX, 14 pages