कॉपुलस पर परिचयात्मक पठन


25

पिछले कुछ समय से, मैं अपने सेमिनार के लिए कोपल्स पर एक अच्छी परिचयात्मक पढ़ने की तलाश में हूँ। मुझे बहुत सारी सामग्री मिल रही है जो सैद्धांतिक पहलुओं के बारे में बात करती है, जो अच्छा है, लेकिन इससे पहले कि मैं उन पर आगे बढ़ूं मैं विषय पर एक अच्छी सहज समझ बनाने के लिए देख रहा हूं।

क्या कोई भी किसी भी अच्छे कागजात का सुझाव दे सकता है जो एक शुरुआती को एक अच्छी नींव प्रदान करता है (मेरे पास आँकड़ों में 1-2 पाठ्यक्रम हैं और मार्जिन, बहु-भिन्न वितरण, व्युत्क्रम परिवर्तन, आदि को उचित सीमा तक समझते हैं)?


10
खुशी की शुरुआत करने के लिए एक अच्छी जगह है। कई सवाल और जवाब भी हैं जो उनमें से कुछ पहलुओं पर चर्चा करते हैं। "कोप्युला" की तुलना में मुख्य रूप से महसूस किया जाता है कि "समान सीमान्त वितरण के साथ यूनिट हाइपरक्यूब पर बहुभिन्नरूपी वितरण" के लिए सिर्फ एक फैंसी शब्द है। यह कहना और भी तेज है।
कार्डिनल


3
@ योदा: मुझे लगता है कि NaN पहले पढ़ने के रूप में कुछ कम सैद्धांतिक लगता है। मैं इसके बजाय google.be/…
ocram का

2
@ योदा: (+1) यह सैद्धांतिक पहलुओं का एक उत्कृष्ट पहला परिचय है। यह "मानक पुस्तक" है।
कार्डिनल

4
@ocram: (+1) यह एक और अच्छा परिचय है जिसका मैं उसी लेखक द्वारा उल्लेख करने के लिए था जिसका लेख मैंने पहली टिप्पणी में दिया था: सी। जेनेस्ट और जे। मैके (1986), द जॉय ऑफ कॉपल्स: बिवरिया डिस्ट्रीब्यूशन यूनिफॉर्म मार्जिनल , द अमेरिकन स्टेटिस्टिशियन , वॉल्यूम के साथ। 40, नहीं। 4, पीपी 280-283।
कार्डिनल

जवाबों:


14

एक संक्षिप्त परिचय टी। श्मिट 2008 है - कॉपुलस और आश्रित माप । इसके अलावा ध्यान देने योग्य है Embrechts 2009 - Copulas - एक व्यक्तिगत दृष्टिकोण

श्मिट के लिए मैं अनुभाग शीर्षक से बेहतर सारांश प्रदान नहीं कर सका। यह बुनियादी परिभाषाएँ, अंतर्ज्ञान और उदाहरण प्रदान करता है। नमूने की चर्चा नंगे-हड्डी है, और एक संक्षिप्त साहित्य समीक्षा में अवश्य है। अनिवार्य परिभाषाओं, संपत्तियों और उदाहरणों के अलावा इम्ब्रैचट्स के लिए चर्चा दिलचस्प है क्योंकि यह कमियों और कुछ महत्वपूर्ण टिप्पणियों को पिछले कुछ वर्षों में कोपूला मॉडलिंग को छूती है। ग्रंथ सूची यहां अधिक व्यापक है और इसमें सबसे अधिक कार्य शामिल हैं जिन्हें कोई भी पढ़ेगा


पहले लिंक को हटा दिया गया था, एक प्रति यहां पाया जा सकता है। टी। श्मिट 2008 - कॉपुलस और आश्रित माप। (यह केवल एक 8-पृष्ठ पीडीएफ एक किताब नहीं है)
knb

8

1
क्या आप इस पत्र का एक संक्षिप्त सारांश प्रदान कर सकते हैं?
CHL

6

सहकर्मियों के लिए एक अच्छा लेपर्सन परिचय और मात्रात्मक मंगेतर में इसका उपयोग है

http://archive.wired.com/techbiz/it/magazine/17-03/wp_quant?currentPage=all

संभावनाओं के सहसंबंध की अवधारणा को दो प्राथमिक स्कूल के छात्रों ऐलिस और ब्रिटनी द्वारा चित्रित किया गया है। यह भी चर्चा करता है कि कैसे क्रेडिट डिफ़ॉल्ट स्वैप की कीमतें पारंपरिक रेटिंग प्रक्रिया के शॉर्टकट के रूप में उपयोग की जाती हैं, साथ ही इन सभी को एक साथ जोड़ने के खतरे भी हैं।


6

मैं इस पेपर को पढ़ने के रूप में सुझाता हूं: ली, डेविड एक्स। "डिफ़ॉल्ट सहसंबंध पर: एक कोप्युला फ़ंक्शन दृष्टिकोण।" जर्नल ऑफ फिक्स्ड इनकम 9.4 (2000): 43-54। यहाँ पीडीएफ है । यह बताता है कि कोप्युला क्या है और इसका उपयोग वित्तीय अनुप्रयोग में कैसे किया जा सकता है। यह एक अच्छा आसान पढ़ा है।

इसके बाद फेलिक्स सैल्मन द्वारा एक लेख " रेसिपी फॉर डिजास्टर: द फॉर्मूला दैट किल्ड वॉल स्ट्रीट " लिखा जाना चाहिए। यहाँ यह कैसे शुरू होता है:

एक साल पहले, यह शायद ही अकल्पनीय था कि डेविड एक्स ली जैसे गणित के जादूगर किसी दिन नोबेल पुरस्कार कमा सकते हैं। आखिरकार, वित्तीय अर्थशास्त्रियों - यहां तक ​​कि वॉल स्ट्रीट के क्विंट ने भी अर्थशास्त्र में नोबेल प्राप्त किया है, और जोखिम को मापने के लिए ली के काम का अधिक प्रभाव पड़ा है, और अधिक तेजी से, क्षेत्र के पिछले नोबेल पुरस्कार विजेता योगदान की तुलना में। आज, हालांकि, घबराए हुए बैंकर, राजनेता, नियामक और निवेशक महान मंदी के बाद सबसे बड़ी वित्तीय मंदी के मलबे का सर्वेक्षण करते हैं, ली शायद आभारी हैं कि उनके पास अभी भी वित्त में नौकरी है। ऐसा न हो कि उसकी उपलब्धि को खारिज कर दिया जाए। उन्होंने एक कुख्यात कठिन अखरोट का निर्धारण-सहसंबंध निर्धारित किया, या यह प्रतीत होता है कि असमान घटनाएँ किस प्रकार संबंधित हैं- और इसे एक सरल और सुरुचिपूर्ण गणितीय सूत्र के साथ व्यापक रूप से खोल दिया, जो दुनिया भर में वित्त में सर्वव्यापी बन जाएगा।

कोपल्स का उपयोग संयुक्त संभावना फ़ंक्शन को पुनर्प्राप्त करने के लिए किया जाता है जब केवल मार्जिन देखे या उपलब्ध होते हैं। एक समस्या यह है कि संयुक्त संभावना स्थिर नहीं हो सकती है, जो कि डिफ़ॉल्ट जोखिम आकलन में उनके उपयोग के मामले में लगता है। ये दो रीडिंग प्रदर्शित करती हैं। कॉप्लस ने बीमा में ठीक काम किया, जहां संयुक्त बहुत स्थिर है, जैसे जीवनसाथी की मृत्यु दर।


हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.