In:
Canadian Journal of Statistics, Wiley, Vol. 47, No. 1 ( 2019-03), p. 8-26
Abstract:
Les copules constituent un outil puissant pour expliquer et étudier la structure de dépendance de données multivariées. Bien que les copules soient surtout utilisées dans un but de modèlisation, elles peuvent également servir à faire des prévisions dans le cadre d'une analyse de régression. Les auteurs abordent l'usage des copules dans le cadre de prévisions basées sur un modèle selon deux perspectives. Ils étudient d'abord dans quelles circonstances et à quel point les différents modèles de copules offrent des prévisions différentes pour les moyennes et les quantiles conditionnels. Dans une optique de sélection de modèle, ils évaluent ensuite la différence entre les prévisions pour des données hors échantillon ou non, dans le cas bivarié ou de dimension supérieure. Les résultats suggèrent qu'il est difficile de départager les modèles de copules à partir de leur performance globale, mais que des différences dans les prévisions peuvent être détectées dans certaines régions ciblées, selon la valeur d'intérêt. à l'aide de données réelles et simulées, les auteurs discutent des situations où une approche de régression basée sur les copules s'avère avantageuse par rapport aux méthodes traditionnelles. La revue canadienne de statistique 47: 8–26; 2019 © 2018 Société statistique du Canada
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
0319-5724
,
1708-945X
Language:
English
Publisher:
Wiley
Publication Date:
2019
detail.hit.zdb_id:
197355-1
detail.hit.zdb_id:
2007833-X
