Copula过程

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摘要翻译：
定义了一个copula过程，它描述了任意多个随机变量之间的依赖关系，而不依赖于它们的边际分布。作为一个例子，我们发展了一个随机波动率模型，高斯Copula过程波动率(GCPV)，来预测一系列随机变量的潜在标准差。为了做出预测，我们使用贝叶斯推论、拉普拉斯近似和马尔科夫链蒙特卡罗作为替代。我们发现这两种方法都有可比性。我们还发现我们的模型在模拟数据和财务数据上可以优于GARCH。与GARCH不同，GCPV可以很容易地处理丢失的数据，合并除时间以外的协变量，并建模一个丰富的协方差结构类。
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英文标题：
《Copula Processes》
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作者：
Andrew Gordon Wilson, Zoubin Ghahramani
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最新提交年份：
2010
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分类信息：

一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Methodology        方法论
分类描述：Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计，调查，模型选择，多重检验，多元方法，信号和图像处理，时间序列，平滑，空间统计，生存分析，非参数和半参数方法
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一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Probability        概率
分类描述：Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用：例如中心极限定理，大偏差，随机微分方程，统计力学模型，排队论
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Computational Finance        计算金融学
分类描述：Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法，包括蒙特卡罗，偏微分方程，格子和其他数值方法，并应用于金融建模
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Machine Learning        机器学习
分类描述：Covers machine learning papers (supervised, unsupervised, semi-supervised learning, graphical models, reinforcement learning, bandits, high dimensional inference, etc.) with a statistical or theoretical grounding
覆盖机器学习论文（监督，无监督，半监督学习，图形模型，强化学习，强盗，高维推理等）与统计或理论基础
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英文摘要：
  We define a copula process which describes the dependencies between arbitrarily many random variables independently of their marginal distributions. As an example, we develop a stochastic volatility model, Gaussian Copula Process Volatility (GCPV), to predict the latent standard deviations of a sequence of random variables. To make predictions we use Bayesian inference, with the Laplace approximation, and with Markov chain Monte Carlo as an alternative. We find both methods comparable. We also find our model can outperform GARCH on simulated and financial data. And unlike GARCH, GCPV can easily handle missing data, incorporate covariates other than time, and model a rich class of covariance structures.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1006.1350

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关键词：Copula opula 随机变量 dependencies model copula 模拟