論文の概要: Testing for equality between conditional copulas given discretized conditioning events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09498v1
• Date: Fri, 21 Aug 2020 14:26:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 22:22:21.835321
• Title: Testing for equality between conditional copulas given discretized conditioning events
• Title（参考訳）: 離散化条件付けイベントにおける条件付きコーパスの等式判定
• Authors: Alexis Derumigny, Jean-David Fermanian and Aleksey Min
• Abstract要約: 本研究では,いくつかのコプラが一般ボアリアン条件付部分集合に属する場合の条件依存構造について検討する。 条件付きケンドールのタウの等式に基づくいくつかの検定統計が導入された。 最後のアプリケーションは、保険データセットのカバレッジ量間の条件依存を扱う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Several procedures have been recently proposed to test the simplifying assumption for conditional copulas. Instead of considering pointwise conditioning events, we study the constancy of the conditional dependence structure when some covariates belong to general borelian conditioning subsets. Several test statistics based on the equality of conditional Kendall's tau are introduced, and we derive their asymptotic distributions under the null. When such conditioning events are not fixed ex ante, we propose a data-driven procedure to recursively build such relevant subsets. It is based on decision trees that maximize the differences between the conditional Kendall's taus corresponding to the leaves of the trees. The performances of such tests are illustrated in a simulation experiment. Moreover, a study of the conditional dependence between financial stock returns is managed, given some clustering of their past values. The last application deals with the conditional dependence between coverage amounts in an insurance dataset.
• Abstract（参考訳）: 条件付きコプラの簡易化仮定をテストするためのいくつかの手順が最近提案されている。 ポイントワイズ条件付けイベントを考慮せずに、いくつかの共変体が一般ボアリアン条件付け部分集合に属するとき、条件依存構造の整合性を研究する。 条件付きケンドールのtauの等式に基づくいくつかのテスト統計を導入し、それらの漸近分布をヌルの下で導出する。 このような条件付けイベントが固定されていない場合、関連部分集合を再帰的に構築するデータ駆動方式を提案する。 これは、木々の葉に対応する条件付きケンドールのトースの差異を最大化する決定木に基づいている。 これらのテストの性能はシミュレーション実験で示される。 さらに、過去の値のクラスタリングを考慮し、金融株のリターン間の条件依存性についての研究を行う。 最後のアプリケーションは、保険データセットのカバレッジ量間の条件依存を扱う。

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