Higher-dimensional copula models and their application : Bayesian inference for D-vine pair-copula constructions based on different bivariate families

Idioma: inglés

Editorial: VDM Verlag Dr. Müller, 2010

3639307062 / 9783639307061

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Modelling multivariate dependence structures has proven to be an important aspect in the field of finance. The reality of financial markets shows clear evidence that asset returns exhibit non-normal dependence. Since copula functions have been applied to the solution of these non-normal distributed problems, they find wide-ranging application in the fields of risk management, derivative pricing, hedging and optimal portfolio decisions. Pair-copula construction allows modelling of the dependence structure between different higher-dimensional time series. The author shows a flexible way to estimate and calibrate such higher-dimensional copula models and provides the application of U.S. industrial returns. In his simulation study he shows the sensitivity with respect to the copula parameter and different families using newly developed R-packages.

N° de ref. del artículo 9783639307061

Título
Higher-dimensional copula models and their application : Bayesian inference for D-vine pair-copula constructions based on different bivariate families
Autor
Jiabao Ma
Editorial
VDM Verlag Dr. Müller
Año de publicación
2010
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3639307062
ISBN 13
9783639307061
Peso del artículo
277 gramos
Dimensiones
220x150x12 mm

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