用 Copula 关联的 univariate D-vine 建模多元时间序列
统计方法学
2020-12-02 v3
摘要
本文提出一种名为 Copula-linked univariate D-vines（CuDvine）的新型多元时间序列模型，其能够对多元时间序列的时序依赖与横截面依赖同时进行基于 copula 的建模。为构建 CuDvine，我们首先基于 D-vine 构建半参数 univariate D-vine 时间序列模型（uDvine）。该 uDvine 将现有的一阶基于 copula 的 Markov 链模型推广到任意阶的 Markov 链。在 uDvine 基础上，我们通过参数 copula 关联多个 uDvine 来构造 CuDvine。作为一个简单且易处理的模型，CuDvine 为时间序列的边际行为与时序依赖提供了灵活模型，并能够纳入复杂的横截面依赖，如用于高维应用的时间变化与时空依赖。我们提出了鲁棒且计算高效的步骤，包括序贯模型选择方法与两阶段 MLE，用于模型估计与推断，并研究了它们的统计性质。数值实验被用于展示 CuDvine 的灵活性，并检验序贯模型选择步骤与两阶段 MLE 的性能。基于澳大利亚电价数据的真实应用展示了 CuDvine 相对于传统多元时间序列模型的优越性能。
引用
@article{arxiv.1805.03336,
title = {Modeling Multivariate Time Series with Copula-linked Univariate D-vines},
author = {Zifeng Zhao and Peng Shi and Zhengjun Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.03336},
year = {2020}
}