生长简化藤 Copula 树：改进 Dißmann 算法

藤 Copula 是一种成对 Copula 构造，能够以二元构建块的形式实现多元依赖关系建模。拟合藤 Copula 的主要任务之一是选择合适的树结构。为此，最普遍的方法是一种称为 Dißmann 算法的启发式方法。它通过最大化每个树级别的依赖关系来顺序构造藤的树，其中依赖关系以绝对 Kendall's $\tau$ 来衡量。然而，为了保持推断的易处理性，通常对藤 Copula 做出简化假设，而该算法忽略了树结构对简化假设的任何影响。我们开发了两种新算法来选择树结构，侧重于产生尽可能少违反简化假设的简化藤 Copula。为此，我们利用了最近开发的一种关于简化假设的统计检验。在模拟研究中，我们表明所提方法在很大程度上优于 Dißmann 算法给出的基准。多个实际数据应用强调了它们的实际相关性。