一类用于建模多元重尾数据的新 copula 回归模型
统计方法学
2021-08-23 v3
摘要
引入了一类称为 MGL copula 类的新 copula。该新 copula 源于提取多元广义对数 Moyal-gamma 分布的依赖函数，其边际服从 \citet{li2019jan} 中提出的单变量广义对数 Moyal-gamma (GLMGA) 分布。MGL copula 能够捕捉边际坐标间非椭圆、可交换和非对称的依赖关系，并为回归应用提供简洁的公式表达。我们讨论了 MGL copula 的概率特征，并得到了相应的极值 copula，命名为 MGL-EV copula。虽然生存 MGL copula 也可视为 \citet{yang2011generalized} 中 MGB2 copula 的特例，但我们表明所提模型在依赖结构的回归建模中是有效的。除模拟研究外，我们提出了两个应用以说明所提模型的实用性。该方法也在用户友好的 R 包 \texttt{rMGLReg} 中实现。
引用
@article{arxiv.2108.05511,
title = {A new class of copula regression models for modelling multivariate heavy-tailed data},
author = {Zhengxiao Li and Jan Beirlant and Liang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.05511},
year = {2021}
}