楼主: 何人来此
2136 44

[量化金融] 具有经验边际的风险聚合:拉丁超立方体,经验 [推广有奖]

41
大多数88 在职认证  发表于 2022-5-8 22:02:58
对于ρ>0的高斯copula,以及类似地,对于许多其他正相关的copula,这种影响要弱得多。(c) 利润率也可能影响估计的SUM分布函数G的收敛性*n、 在保险和再保险应用中2015年,爱思唯尔。根据Creative Commons Attribute NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons授权。组织/许可证/由nc nd/4提供。jmva/final:jm106/doi.10上提供。2015.07.008部件Xi~ fia通常是非负的。在这种情况下,X+X≤ Xi≤ t表示i=1,2,因此尾部事件对G(t)=P(X+X)没有影响≤ t) 对于中等大小的t。t<∞ 不要包含任何靠近左上角或右下角顶点的单位正方形内部点。也就是说,u∈ Bt和u>1- ε加上一个小ε意味着u=0,而u>1- ε表示u=0。这些方法避免了ρ<0的高斯copula密度最高的区域。因此,对于ρ<0的高斯copula,以及类似地,对于许多其他具有负相关性的copula,非负边缘简化了函数G的估计。图1.6结论中给出了不同类型集合的说明。本文证明了基于Iman–Conover的分量和分布函数估计是强一致一致的,并为收敛速度OP(n)提供了充分条件-1/2). 除了成分和,这些结果适用于任何其他成分非递减函数。潜在的数学问题超出了经验连接函数的经典收敛结果。在theIman-Conover方法的背景下,这种技术困难的主要原因是经验边际分布的使用不当。

42
kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-8 22:03:01
类似的问题也出现在所有多变量模型中,这些模型是通过将经验边际插入一个精确的copula或将精确的边际分布插入一个经验集合而生成的。这些应用中涉及的边缘变换使由此产生的估计问题复杂化,不允许建立估计和分布的渐近正态性。因此,较弱的OP(n-1/2)陈述是一个人能达到的最好的结果。这里证明的Iman–Conover方法的结果扩展到了所有通过将经验裕度插入精确copula或将精确裕度插入经验copula生成的模型。收敛速度OP(n)所需的正则条件-1/2)对所有密度有界的copula、所有二元Clayton copula和相关参数ρ>0的二元Gauss copula都是满意的。对于ρ<0的二元高斯copula,可以确定的最佳收敛速度是OP(n)-1/2√日志n)。这一结果表明,负相关性可能会减慢估计的收敛速度。另一方面,保险应用中典型的非负分量Xi可以简化问题。用于二元Clayton copula的证明技术适用于ρ>0的二元Gauss copula,也适用于其他正相关的二元copula2015年,爱思唯尔。根据Creative Commons Attribute NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons授权。组织/许可证/由nc nd/4提供。jmva/final:jm106/doi.10上提供。2015.07.008。然而,将这种方法直接推广到更高维度是不可行的。

43
何人来此 在职认证  发表于 2022-5-8 22:03:05
因此,在d>2且copula密度无界的d变量情况下,收敛速度的问题目前尚未解决。感谢作者感谢苏黎世ETH RiskLab提供的财务支持。感谢菲利普·阿尔本斯、萨拉·范德格尔、扬·贝伦、法布里齐奥·杜兰特和保罗·恩布雷希茨的讨论和评论。最后但并非最不重要的是,作者感谢匿名推荐人,他们的宝贵意见和建议有助于改进本文。参考资料P。Arbenz、P.Embrechts和G.Puccetti。AEP算法用于快速计算相依随机变量和的分布。伯努利,17(2):562-5911911。内政部:10.3150/10-BEJ284。P.阿尔本斯、C.哈默尔和G.梅尼克。通过样本重新排序,基于Copula的风险聚合。保险:数学与经济学,51(1):122-1331212。doi:10.1016/j.insmatheco。2012.03.009.P.Barbe、C.Genest、K.Ghoudi和B.R\'Emilard。关于肯德尔的过程。多元分析杂志,58(2):197-2291996。内政部:10.1006/jmva。1996.0048.P.比林斯利。概率测度的收敛性。约翰·威利父子公司,纽约,1968年。P.Deheuvels。经验和财产的继承。不可测试,不可测试。阿卡德。罗伊。贝尔格。公牛Cl.Sci。(5), 65(6):274–292, 1979.R·M·达德利。一致中心极限定理。剑桥大学出版社,1999年。F.杜兰特、P.萨科齐和C.塞姆皮。连接词的松露。数学分析与应用杂志,352(2):914-9212009。doi:10.1016/j.jmaa。2008.11.064.P.Embrechts、G.Puccetti和L.R¨uschendorf。模型不确定性和VaR聚合。《银行与金融杂志》,37(8):2750-27642013。内政部:10.1016/j.jbank fin.2013.03.014。C2015年,爱思唯尔。根据Creative Commons Attribute NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons授权。组织/许可证/由nc nd/4提供。

44
何人来此 在职认证  发表于 2022-5-8 22:03:10
jmva/final:jm106/doi.10上提供。2015.07.008J-D.Fermanian、D.Radulovi\'c和M.Wegkamp。经验过程的弱收敛性。伯努利,10(5):847-860,2004年。内政部:10.3150/bj/1099579158。C.Genest和J.Segers。关于渐近经验copula过程的协方差。多变量分析杂志,101(8):1837-18452010。doi:10.1016/j.jmva。2010.03.018.K·古迪和B·R·埃米拉德。基于伪观测的经验过程。概率统计中的渐近方法,第171-197页。北荷兰,阿姆斯特丹,1998年。内政部:10.1016/B978-044450083-0/50012-5。R·伊曼和W·康诺弗。一种在输入变量之间引入秩相关的无分布方法。统计学中的通信——模拟与计算,11(3):311–334,1982年。R·L·伊曼。拉丁超立方抽样。约翰·威利父子有限公司,2008年。内政部:10.1002/9780470061596。风险0299。G.基梅尔多夫和A.R.桑普森。单调依赖。《统计年鉴》,第6(4)页,1978年。统一资源定位地址http://www.jstor.org/stable/2958865.M.D.麦凯、R.J.贝克曼和W.J.科诺弗。在分析计算机代码输出时选择输入变量值的三种方法的比较。技术计量学,化学与工程科学,21(2):239-2451979。S.米登霍尔。相关性和总损失分布,重点是Iman Conover方法。所有风险源之间的相关性和依赖性研究工作组的报告,第103-204页。伤亡保险精算学会论坛,2005年。统一资源定位地址http://mynl.com/wp/ic.pdf.R.B.尼尔森。连接词导论。斯普林格,纽约,第二版,2006年。A.B.欧文。拉丁超立方抽样的中心极限定理。J.罗伊。统计学家。Soc。爵士。B、 54(2):541-5511992。N·帕卡姆和W·M·施密特。具有相关性的拉丁超立方体抽样及其在金融中的应用。

45
大多数88 在职认证  发表于 2022-5-8 22:03:13
计算金融杂志,13(3),2010年。卢申多夫。多元秩序统计量的渐近分布。安。统计学家。,4(5):912–923, 1976.卢申多夫。用重排方法解决统计优化问题。Metrika,30(1):55-611983年。内政部:10.1007/BF02056901。J.塞格斯。非限制光滑性假设下经验copula过程的渐近性。伯努利,18(3):764-7822012。内政部:10.3150/11-BEJ387。C2015年,爱思唯尔。根据Creative Commons Attribute NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons授权。组织/许可证/由nc nd/4提供。jmva/final:jm106/doi.10上提供。2015.07.008M。斯坦。使用拉丁超立方体采样的模拟的大样本特性。《技术计量学》,29(2):143–151,1987年。内政部:10.2307/1269769。A.W.范德法特和J.A.韦尔纳。弱收敛和经验过程。斯普林格,纽约,1996年。更正2000年第二次印刷。A.W.范德法特和J.A.韦尔纳。由估计函数索引的经验过程。《渐近性:粒子、过程和反问题》,结构笔记——专著系列,第234-252页。俄亥俄州比奇伍德数学统计研究所,2007年。R.维塔莱。关于随机依赖和一类退化分布。嗯。Block,A.Sampson和T.Savits,编辑,统计相关性主题,IMS课堂讲稿专著系列第16卷,第459-469页。海沃德数学统计研究所,1990年。F·T·赖特。大的经验性差异。《概率年鉴》,1981年。C2015年,爱思唯尔。根据Creative Commons Attribute NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons授权。组织/许可证/由nc nd/4提供。0/

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
扫码
拉您进交流群
GMT+8, 2026-1-17 07:11