Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 570286)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента
Уважаемые СТУДЕНТЫ и СОТРУДНИКИ ВУЗов, использующие нашу ЭБС. Рекомендуем использовать новую версию сайта.
Прикладная эконометрика / Applied Econometrics  / №2 2016

Совместное распределение биржевых индексов: методологические аспекты построения и выбора копулярных моделей (150,00 руб.)

0   0
Первый авторКнязев
АвторыЛепёхин О.А., Шемякин А.Е.
Страниц24
ID463826
АннотацияВ работе рассмотрены практические аспекты моделирования совместного распределения пар национальных биржевых индексов посредством копула-функций. Для получения оценок параметров частных распределений, а также параметра копулы, описывающей структуру зависимости, использован эмпирический байесовский подход, численно реализованный с помощью алгоритма Метрополиса со случайным блужданием. Проводится сопоставление параметрического и полупараметрического подходов к построению копулярных моделей. Обсуждается проблема выбора класса парных копула-функций, наилучшим образом приближающего такие эмпирические характеристики зависимости фондовых индексов, как коэффициент корреляции Кендалла, функцию совместного распределения, поведение хвостов
Князев, А.Г. Совместное распределение биржевых индексов: методологические аспекты построения и выбора копулярных моделей / А.Г. Князев, О.А. Лепёхин, А.Е. Шемякин // Прикладная эконометрика / Applied Econometrics .— 2016 .— №2 .— С. 31-54 .— URL: https://rucont.ru/efd/463826 (дата обращения: 26.09.2021)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Шемякин1 Совместное распределение биржевых индексов: методологические аспекты построения и выбора копулярных моделей В работе рассмотрены практические аспекты моделирования совместного распределения пар национальных биржевых индексов посредством копула-функций. <...> Для получения оценок параметров частных распределений, а также параметра копулы, описывающей структуру зависимости, использован эмпирический байесовский подход, численно реализованный с помощью алгоритма Метрополиса со случайным блужданием. <...> Проводится сопоставление параметрического и полупараметрического подходов к построению копулярных моделей. <...> Обсуждается проблема выбора класса парных копула-функций, наилучшим образом приближающего такие эмпирические характеристики зависимости фондовых индексов, как коэффициент корреляции Кендалла, функцию совместного распределения, поведение хвостов. <...> Согласно теореме Скляра (Nelsen, 2006), см. также (Благовещенский, 2012), любое многомерное распределение может быть построено по набору частных распределений, которые описывают индивидуальное поведение каждой случайной величины, и специального вида копулафункции, задающей структуру зависимости между случайными величинами. <...> Эта зависимость выражается через параметр ассоциации копулярной модели. <...> Тот факт, что с помощью копул можно моделировать более сложные структуры зависимости, чем многомерное нормальное распределение, сделал их особенно популярными для К 1 Князев Александр Геннадьевич — Астраханский государственный университет, Астрахань; agkniazev@mail.ru. <...> 30 Финансы Finance опулы (копулафункции) за последние двадцать лет стали популярным инструментом статистического моделирования многомерных наблюдений. <...> Применение аппарата копулафункций позволяет разделить этапы моделирования: (а) случайных величин — ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА / APPLIED ECONOMETRICS А. Г. Князев, О. А. Лепёхин, А. Е. Шемякин APPLIED ECONOMETRICS / ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА 2016, 42 финансовых <...>