经验 copula 过程关于加权度量的弱收敛
统计理论
2014-11-24 v1 统计理论
摘要
经验 copula 过程在许多基于 copula 或秩的统计方法的渐近分析中起着核心作用。其弱收敛结果可用于推导相依性度量或 copula 密度估计量的渐近理论，允许构建随机独立性或特定 copula 结构的检验，或作为多元秩统计分析的基本工具。本文针对允许序列相依的观测数据，建立了经验 copula 过程关于加权上确界距离的弱收敛性。通过对一般二元秩统计量以及多元极值理论中 Pickands 相依函数估计方法的应用，说明了我们结果的有用性。
引用
@article{arxiv.1411.5888,
title = {Weak convergence of the empirical copula process with respect to weighted metrics},
author = {Axel Bücher and Betina Berghaus and Stanislav Volgushev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.5888},
year = {2014}
}
备注
39 pages + 7 pages of supplementary material, 1 figure