检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西南交通大学数学学院,四川成都610031 [2]中国科学技术大学统计与金融系,安徽合肥230026
出 处:《数理统计与管理》2011年第1期76-84,共9页Journal of Applied Statistics and Management
基 金:2009教育部人文社会科学研究项目基金资助(编号09YJCZH104);中央高校基本科研业务费专项资金资助(编号SWJTU09CX075;SWJTU09ZT37)
摘 要:本文从Spearmanρ入手,利用Spearmanρ在非线性单调变换的情况下保持不变的特点,以及与条件期望预测机制存在的非线性的关系,提出建立时变Copula的模型的新方法;通过建立时变FGM-Copula模型的实例分析表明,这种构建Copula模型的方法较好捕捉了相依机制的时变性,预测了随机变量的趋势,具有一定的优越性。In this paper, based on the Spearman p which remains invariability in non-linear monotonic transformation and has non-linear relationship with the prediction mechanism of conditional expectation, the new method of establishing the time-varying Copula model is proposed. Through the example of establishing the time-varying FGM-Copula model and the analysis, it is shown that this method of establishing a time-varying Copula model can capture the time-varying dependent mechanism, and predicted the trend of random variables. The method has certain superiority.
关 键 词:时变COPULA 条件期望预测机制 Spearman ρ回归函数
分 类 号:O211.3[理学—概率论与数理统计] F224[理学—数学]
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