从属过程的复合向量及其关联的正 Lévy copula
统计方法学
2020-09-01 v3 概率论
统计理论
统计理论
摘要
Lévy copula 是用于构建相依 Lévy 过程的重要工具。在经典设定中，它们已被用于金融应用建模。在贝叶斯框架下，它们被用于引入相依非参数先验，以对异质数据进行建模。本文致力于基于文献中近期出现的一类称为复合随机测度（Compound Random Measures）的从属过程，引入一类新的 Lévy copula。著名的 Clayton Lévy copula 是这一新类的特例。此外，我们给出了关于底层从属过程向量的一些新结果，例如级数表示和相关矩。文章以对丹麦火灾数据集的应用作结。
引用
@article{arxiv.1909.12112,
title = {Compound vectors of subordinators and their associated positive L\'evy copulas},
author = {Alan Riva Palacio and Fabrizio Leisen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.12112},
year = {2020}
}