Extreme Value Copulas and Tail Dependence
- سال انتشار: 1397
- محل انتشار: چهارمین کنفرانس ملی محاسبات توزیعی و پردازش داده های بزرگ
- کد COI اختصاصی: DCBDP04_104
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 634
نویسندگان
Department of Statistics, Faculty of Mathematics and Computer Science Hakim Sabzevari University Sabzevar, Iran
چکیده
The copula function is a multivariate distribution for which the marginal distribution of each variable is uniform. Copulas are used to specify dependence between two or more random variables. The main appeal of copulas is that by using them you can model the correlation structure and the marginals (i.e. the distribution of each of your random variables) separately. Being the limits of copulas of component wise maxima in independent random samples, extreme-value copulas can be considered to provide appropriate models for the dependence structure between rare events. Extreme-value copulas not only arise naturally in the domain of extreme-value theory, they can also be a convenient choice to model general positive dependence structures. In this paper, we consider extreme value copulas and examine tail dependencecoefficient (TDC) of them. Also, by using the copula modeling, we estimate the TDC through the analysis of real insurance dataset.کلیدواژه ها
Extreme Value Copula, Tail Dependence Coefficient, Insurance Datasetمقالات مرتبط جدید
- مرور سیستماتیک کاربرد هوش مصنوعی در موسیقی
- In-silico Analyses for Finding Potential Key Genes and Pathways Associated with Guillain-Barré Syndrome Using Computational Tools
- OCD Severity Based on EEG Signals
- Investigating the (non) -Impact of Customizing Knowledge Bases of Artificial Intelligence -Driven Robot on Language for Specific Purposes Learning
- The Need for Telehealth and Tele-Educationon in Optimizing Measles Surveillance and Reducing Healthcare Costs
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.