基于混合Copula函数的C-Vine贝叶斯推断

被引：1

作者：

郑爽

梁冯珍

机构：

[1] 天津大学理学院

来源：

统计与决策 | 2017年 / 19期

关键词：

C-Vine模型; 贝叶斯推断; 混合Copula函数; MCMC; 干球温度;

D O I：

10.13546/j.cnki.tjyjc.2017.19.005

中图分类号：

O212.8 [贝叶斯统计];

学科分类号：

摘要：

文章主要采用C-Vine模型,对模型进行贝叶斯推断。C-Vine模型利用二元Copula函数作为组块构造多维的相关结构,通过采用不同的二元Copula函数族来精确地捕捉变量间的相关性。采用Czado等提出的选择准则决定C-Vine模型的具体分解形式。利用AIC信息准则选择C-Vine模型中每条边合适的Copula函数族。利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计C-Vine模型的参数。最后,通过实例来研究序列间的相关性和相互影响。

引用

页码：24 / 28

页数：5

共 7 条

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