ha habido algún trabajo interesante o avances en la cópula-marginales algoritmo (CMA) en la forma propuesta por Attilio Meucci. Soy incapaz de encontrar nada en la web, a continuación, el artículo original, aquí está el artículo original que me estoy refiriendo también. Tengo curiosidad si uno ha construido en su investigación, o si este puede ser de cualquier uso en todos los
Respuesta
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mendicant
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El algoritmo es sin duda útil que es no paramétrico, rápido y versátil. Meucci resume las ventajas muy bien:
A diferencia de los tradicionales cópula técnicas, CMA a) no está restringido a unos pocos paramétrico cúpulas como la elíptica o de Arquímedes; b) nunca requiere el cálculo explícito de la marginal cdf o cuantil funciones; c) no asume la igualdad de las probabilidades para todos los los escenarios, y por lo tanto permite técnicas avanzadas como la importancia el muestreo o la entropía de la agrupación; d) permite transformaciones arbitrarias de cúpulas. Además, la aplicación de la CMA es también muy eficiente computacionalmente en arbitraria de grandes dimensiones.
El artículo fue publicado 3T año pasado, por lo que no hay muchas citas todavía. Es difícil ver qué características son la falta-en todo caso, el algoritmo corrige las debilidades de la paramétrico cúpulas y ofrece mucha más versatilidad para pruebas de estrés y la mezcla arbitraria de cúpulas y marginales.
