New Prospects on Vines
Résumé
In this paper, we present a new methodology based on vine copulas to estimate multivariate distributions in high dimensions, taking advantage of the diversity of vine copulas. Considering the huge number of vine copulas in dimension n, we introduce an efficient selection algorithm to build and select vine copulas with respect to any test T. Our methodology offers a great flexibility to practitioners to compute VaR associated to a portfolio in high dimension.
Dans ce papier, nous proposons une nouvelle approche pour construire des vines, qui permettent de disposer des modèles pour obtenir des copules en dimension supérieure. Ce travail est utile pour tous les managers qui doivent faire des calculs de risques à partir de portefeuilles de dimension élevée.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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