An econometric Study for Vine Copulas

Abstract : We present a new recursive algorithm to construct vine copulas based on an underlying tree structure. This new structure is interesting to compute multivariate distributions for dependent random variables. We proove the asymptotic normality of the vine copula parameter estimator and show that all vine copula parameter estimators have comparable variance. Both results are crucial to motivate any econometrical work based on vine copulas. We provide an application of vine copulas to estimate the VaR of a portfolio, and show they offer significant improvement as compared to a benchmark estimator based on a GARCH model.
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Contributeur : Dominique Guégan <>
Soumis le : lundi 28 novembre 2011 - 16:16:08
Dernière modification le : jeudi 4 octobre 2018 - 18:28:03
Document(s) archivé(s) le : lundi 5 décembre 2016 - 09:17:46

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Dominique Guegan, Pierre-André Maugis. An econometric Study for Vine Copulas. International Journal of Economics and Finance, 2011, 2 (5), pp.2-14. ⟨halshs-00645799⟩

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