Meine grundlegende Frage lautet: Was ist eine adaptive Kopula?
Ich habe Folien aus einer Präsentation (leider kann ich den Autor der Folien nicht fragen) über adaptive Copulae und ich verstehe nicht, was dies bedeutet bzw. Wofür ist das gut?
Hier sind die Folien: Dann fahren die Folien mit einem Änderungspunkttest fort. Ich frage mich, worum es geht und warum ich das im Zusammenhang mit Kopulae brauche?
Die Folien enden mit einem adaptiv geschätzten Parameterdiagramm:
Dies scheint zu zeigen, dass meine Schätzungen hinterherhinken. Alle anderen Interpretationen, Kommentare wären toll!
data-visualization
copula
Copuleros
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Antworten:
Ich denke, adaptiv bedeutet in diesem Zusammenhang nur die fortlaufende Neubewertung. Der Parameter sollte sich also erst ändern, wenn ein Änderungspunkt vorliegt. Dann steigt der wahre Parameter an und bleibt konstant, nachdem er aufgrund des zweiten Änderungspunkts wieder abgenommen hat. Der geschätzte Parameter wird im Vergleich zum wahren Parameter ausgewertet: Wie schnell erhält er den Änderungspunkt? Wie schnell passt es sich an die neue Umgebung an?
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Dies bedeutet eine fortlaufende Neubewertung. Ich verstehe jedoch nicht, warum man dies tun möchte, wenn es vollkommen gute parametrische dynamische Copulas gibt, die von Patton (2006) erfunden und von anderen mit verschiedenen Forcierungsgleichungen sowie der neueren stochastischen autoregressiven Copula (SCAR) erweitert wurden. Lesen Sie hier [1] [www.wisostat.uni-koeln.de/Institut /.../ Manner_Reznikova (2010ER) .pdf].
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