Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/31079 
Erscheinungsjahr: 
2006
Schriftenreihe/Nr.: 
Discussion Paper No. 468
Verlag: 
Ludwig-Maximilians-Universität München, Sonderforschungsbereich 386 - Statistische Analyse diskreter Strukturen, München
Zusammenfassung: 
In general, risk of an extreme outcome in financial markets can be expressed as a function of the tail copula of a high-dimensional vector after standardizing marginals. Hence it is of importance to model and estimate tail copulas. Even for moderate dimension, nonparametrically estimating a tail copula is very inefficient and fitting a parametric model to tail copulas is not robust. In this paper we propose a semi-parametric model for tail copulas via an elliptical copula. Based on this model assumption, we propose a novel estimator for the tail copula, which proves favourable compared to the empirical tail copula, both theoretically and empirically
Schlagwörter: 
Asymptotic normality
Dependence modeling
Elliptical copula
Elliptical distribution
Multivariate modeling
Regular variation
Tail copula
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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776.37 kB





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