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二元阿基米德
Copula
函数-
copula
函数的简介
3.3二元阿基米德
Copula
函数 ◆ 阿基米德分布函数的定义: ◆常用的二元阿基米德
Copula
函数: ①Gumbel
Copula
函数 ②Clayton
Copula
函数 ③Frank
Copula
函数 其中 称为阿基米德
Copula
函数的生成元,它是一个凸的减函数。
2021-08-12 11:35:18
830KB
copula
简介
1
阿基米德
copula
函数的构造方法
阿基米德
copula
函数的构造方法,刘卫卫,,
Copula
中一类被称为阿基米德
Copula
的函数具有形式简单、对称性、可结合性等其他
Copula
函数不具备的优点。正由于其自身的特点, 只要找到
2021-08-01 16:06:56
215KB
首发论文
1
行业分类-物理装置-基于藤
copula
和混合偏移正态分布的置信容量评估方法及装置.zip
行业分类-物理装置-基于藤
copula
和混合偏移正态分布的置信容量评估方法及装置.zip
2021-07-24 20:05:15
887KB
行业分类-物理装置-基于藤cop
基于条件
Copula
-GARCH模型的VaR估计
基于条件
Copula
-GARCH模型的VaR估计,段福林,,在险价值 (Value at Risk 简写成VaR) 在风险管理中起到了非常重要的作用,投资组合中VaR的计算通常假设资产收益率序列的联合分布是多元正
2021-07-16 23:22:32
639KB
首发论文
1
动态
Copula
Toolbox 3.0:估计
copula
GARCH 和
copula
Vine 模型的函数。-matlab开发
从2.0版开始的更新: 1. 边际 GARCH 模型是通过工具箱函数估计的(不使用 MATLAB 的计量经济学/GARCH 工具箱)。 2. 支持边距的 Hansen's Skew t 分布。 3. 计算渐近标准误差(Godambe 信息矩阵)
2021-07-06 11:39:58
468KB
matlab
1
ARMA-GARCH-
COPULA
-VAR-:使用ARMA-GJR_GARCH和
COPULA
方法计算VaR(风险值)的方法-源码
ARMA-GARCH-
COPULA
-VAR- 使用ARMA-GJR_GARCH和
COPULA
方法计算VaR(风险值)的方法 风险价值(VaR)是风险管理中使用最广泛的风险度量之一。 它被定义为在给定的信心水平下,在给定的时间范围内,投资组合预期的最严重损失。 我们使用组合
Copula
函数,极值理论(EVT)和GARCH模型的方法估算投资组合VaR。 我们将此方法应用于由CTG,MSN,VIC和VNM(越南)的股票指数组成的投资组合。 为了估算该投资组合的VaR,我们首先使用非对称GARCH模型和EVT方法来建模每个对数收益系列的边际分布,然后使用
Copula
函数(高斯,学生t,Clayton,Gumbel和Frank)将边际联系起来。分布在一起成为多元分布。 然后,我们使用蒙特卡洛模拟(MCS)方法来找到投资组合VaR的估计值。 为了检查该方法是否合适,我们使用回测方法。 从结果中我们可
2021-06-28 10:00:06
4.7MB
HTML
1
论文研究 - 基于
Copula
理论的股票风险相关性分析
经济的快速发展强调了金融风险的重要性。 金融风险分析可以帮助人们更深入地了解金融并减少利润损失。 本文对股票的依赖关系,对于分析股票市场的依赖结构和投资市场的投资组合风险非常重要。 实验数据为美的集团和格力电器的每日收盘价数据。
Copula
理论用于拟合格力电气和美的集团的每日收益数据。 通过建立股票市场的相关结构模型,可以更好地模拟格力电器和美的集团的日收益数据。
2021-06-22 23:49:37
4.06MB
行业研究
1
Markov_
Copula
_code.zip:马尔可夫切换
Copula
模型-matlab开发
Markov Switching
Copula
模型的对数似然函数在 Flávio A. Ziegelmann 和 Michael J. Dueker 合着的“Modelling Dependence Dynamics through
Copula
s with Regime Switching”中介绍,保险:数学和经济学,第 50 卷,第 3 期,2012 年 5 月,第 346 页356.
2021-06-22 15:02:59
27KB
matlab
1
基于贝叶斯理论与Vine
Copula
的化工过程异常事件数的预测 (2015年)
针对化工过程风险,提出了一种化工过程异常事件数的预测方法。化工生产过程中由于受到干扰,时常发生异常事件。异常事件如果得不到有效控制将引发生产事故,其发生次数越高表明发生生产事故的概率越大,因此,准确预测化工过程异常事件数有助于提高化工过程的风险管理水平。基于操作班组,采用贝叶斯理论与Vine
Copula
建立了动态预测模型,实现对化工过程一个轮班内异常事件数的预测。
2021-06-17 18:52:18
658KB
工程技术
论文
1
copula
金融水利领域代码
copula
相关代码 金融领域,以及水利领域,可以尝试参考改动 二维联合频率分析等应用 可做二维联合分布图等
2021-06-14 22:20:27
3KB
copula
1
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