2023
Composite pseudo-likelihood estimation for pair-tractable copulas such as Archimedean, Archimax and related hierarchical extensions
GÓRECKI, Jan a Marius HOFERTZákladní údaje
Originální název
Composite pseudo-likelihood estimation for pair-tractable copulas such as Archimedean, Archimax and related hierarchical extensions
Autoři
GÓRECKI, Jan (203 Česká republika, garant, domácí) a Marius HOFERT (276 Německo)
Vydání
Journal of Statistical Computation and Simulation, Taylor & Francis, 2023, 0094-9655
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Velká Británie a Severní Irsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Kód RIV
RIV/47813059:19520/23:A0000368
Organizační jednotka
Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
UT WoS
000934897200001
Klíčová slova anglicky
Maximum pseudo-likelihood estimator; aggregated maximum pseudo-likelihood estimator; bivariate margins; probability density function; Archimedean and Archimax copulas; hierarchical copulas
Návaznosti
GA21-03085S, projekt VaV.
Změněno: 15. 12. 2023 13:16, Ing. Jan Górecki, Ph.D.
Anotace
V originále
The pairwise pseudo-likelihood estimator (PPLE) is introduced for estimating the parameters of pair-tractable copulas, so copulas with analytically or numerically tractable pairwise margins, such as Archimedean, hierarchical Archimedean, Archimax and hierarchical Archimax copulas. In cases where feasible, the PPLE is compared, by simulation, to the standard maximum pseudo-likelihood estimator (MPLE) in terms of bias, root mean squared error (RMSE) and run time. The PPLE is also compared to the aggregated MPLE (AMPLE) for hierarchical Archimedean copulas. The simulation results indicate that the PPLE has a bias and RMSE comparable to the MPLE for those Archimedean copulas where the latter is available. For hierarchical Archimedean and hierarchical Archimax copulas for which the MPLE is not easily available, the PPLE mostly outperforms the AMPLE in bias and RMSE, with a clear advantage in terms of run time.