Sampling nested Archimedean copulas
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DOI：
10.1080/00949650701255834
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发表时间：
2008-05
影响因子：
1.2
通讯作者：
A. McNeil
中科院分区：
文献类型：
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作者：
A. McNeil
我们给出的算法，从非可交换的阿基米德copula创建的阿基米德copula发电机的嵌套，其中在最一般的算法的发电机可以嵌套到任意深度的采样。这些算法是基于这些copula的混合表示使用拉普拉斯变换。虽然在原则上的方法适用于所有嵌套阿基米德copula，在实践中的方法是有限的，在某些情况下，我们能够样本分布与给定的拉普拉斯变换。精确的指示给出的情况下，所有的发电机是从Gumbel参数的家庭或克莱顿家庭; Gumbel的情况下，特别是证明非常容易模拟。
We give algorithms for sampling from non-exchangeable Archimedean copulas created by the nesting of Archimedean copula generators, where in the most general algorithm the generators may be nested to an arbitrary depth. These algorithms are based on mixture representations of these copulas using Laplace transforms. While in principle the approach applies to all nested Archimedean copulas, in practice the approach is restricted to certain cases where we are able to sample distributions with given Laplace transforms. Precise instructions are given for the case when all generators are taken from the Gumbel parametric family or the Clayton family; the Gumbel case in particular proves very easy to simulate.