R-vine Copula本质上是一种多元 Copula 模型,它是将多个二元 Copula 组合起来构建高维的依赖结构,以此来描述多个变量之间的相关关系。 核心目标:结合滚动窗口技术构建高维动态 R-Vine Copula 模型来分析各变量间的动态相依结构。 方法:边缘分布使用AR (1)-GARCH (1,1) (学生t分布作为标准化残差的分布假设) ...
R-vine Copula本质上是一种多元 Copula 模型,它是将多个二元 Copula 组合起来构建高维的依赖结构,以此来描述多个变量之间的相关关系。 核心目标:结合滚动窗口技术构建高维动态 R-Vine Copula 模型来分析各变量间的动态相依结构。 方法:边缘分布使用AR (1)-GARCH (1,1) (学生t分布作为标准化残差的分布假设) ...
本文基于2011年9月至2023年7月我国部分股指数据,对可能存在的周期性泡沫进行存在性检验,探讨泡沫存在特征与泡沫期起止时间。构建R-Vine Copula模型识别风险传染的核心股指,建立条件结构探究传染相关性与传染机制。研究表明,样本期内股指序...
摘要:Vine copula模型在描述高维数据间的非线性、非高斯特性相依关系问题上提供了一种新的思路,在化工过程建模领域受到越来越多关注。笔者将LASSO (least absolute shrinkage and selection operator)回归引入R-vine copula (LASSO-R-vine co...
R-VineCopula是一种常用的风险因素模型,其主要优点在亍将不同的风险因素进行分 类和分析,幵考虑到它们之间的关联性。本文将基亍R-VineCopula方法,对财险业务 中的保险风险经济资本进行测量,旨在提高风险管理和监管的精度和可靠性。 二、理论基础 1.C-Factor方法 C-Factor方法是Shiu等人亍2004年提出的一种风险因素...
建立综合能源系统风险评估指标体系，包括安全性指标、可靠性指标和经济性指标，所述安全性指标和所述可靠性指标基于综合能源系统中各节点和各支路的运行状况计算；采用非参数核密度估计方法和正态分布拟合风险因子的边缘概率分布，采用R‑vine copula方法构建多维风险因子联合概率分布模型；在多维风险因子联合概率分布模型...
Copula模型在金融风险管理、保险精算、环境科学等领域具有广泛的应用。它可以用于模拟多维随机变量的联合分布,进行风险度量和蒙特卡洛模拟,以及进行相关性分析和依赖关系建模。 在R中,可以使用多个包来进行Copula模型的计算和分析,如copula、VineCopula、CDVine等。这些包提供了丰富的函数和方法,用于拟合Copula模型、估计参数...
R语言实现:R语言提供了copula、vinecopula等包来方便地实现和可视化Copula模型。 Python实现:在Python中,可以使用scipy、numpy等库进行基础的统计建模,而pandas和matplotlib等库则可用于数据分析和可视化。 3. 文献计量分析 为了了解R和Python在Copula模型研究中的应用情况,我们进行了文献计量分析。通过检索各大数据库中的...
专题七、正则Vine Copula(二)【R语言】 1、Vine Copula的渐近理论与极大似然法估计 2、正则Vine Copula模型的选择 3、模型检验比较专题八、时间序列中的Copula 【R语言】 1、时间序列理论初步(稳定性检验、相依性检验) 2、Markov假设3.时间序列的Copula专题九、Copula回归【R语言】 ...
基于混合C藤Copula模型的外汇资产组合VaR研究 热度: 美元国际地位的偏相关性分析及其走势预测模型选择--基于Arima-R-Vine-Copula及改进的 热度: 基于因子Copula的CDO定价模型 热度: 基于R藤的Copula模型选择及应用 刘春婷 摘要:在实际生活中,高维数据的情形较多,常用的研究数据间相關关系的方法大多为传统的线性回归模...