Bayesian estimation of a copula, MCMC and decision theory

Copula 的贝叶斯估计、MCMC 和决策理论

• 批准号: 36527-2013
• 负责人: Perron, Francois
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: Université de Montréal
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Discovery Grants Program - Individual
• 财政年份: 2015
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2015-01-01 至 2016-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=568747
• 关键词: Bayesian; estimation; copula; MCMC; decision

La recherche porte sur l`estimation de copules et sur le développement d`algorithmes de simulation par chaînes de Markov. La copule est une information qu`on tire de la fonction de distribution d`un vecteur aléatoire. Pour plusieurs, cette information sert à décrire le lien de dépendance entre les composantes du vecteur. L`objectif est de construire des estimateurs de la copule en utilisant une approche bayésienne. Les algorithmes de simulation par chaînes de Markov servent à évaluer des intégrales compliquées sans passer par des méthodes numériques. L`idée est de générer des réalisations d`une chaîne de Markov dont la loi stationnaire est reliée au calcul d`intégrale qu`on cherche à faire et d`utiliser un moyenne comme approximation de l`intégrale. Je cherche à améliorer la vitesse de convergence de l`approximation par la moyenne en construisant des chaînes de Markov dont le noyau de transition s`adapte au problème au fur et à mesure que les réalisations de la chaîne se font.

本文主要研究对象是模型参数的估计和马尔可夫链模拟算法的发展。 该副本是一个关于一个矢量分布的基本信息。 对于许多人来说，这些信息可以说明矢量合成中的依赖关系。 L`objectif est de estimate de la copule en utilisant une approche bayésienne. 马尔科夫链模拟算法用于评估复杂的积分，而无需通过数值方法。 L`idée est de générer des réalisations d`une chaonne de Markov dont la loi stationnaire est reliée Au au integrale calcul d`qu`on cherche à faire et d`utiliser un moyenne comme approximation de l` integrale. 本文通过对马尔可夫链的分析，探讨了一种新的近似收敛方法，该方法适用于实际问题的求解 我是说她。