Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Score tests for covariate effects in conditional copulas

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F17%3A10365991" target="_blank" >RIV/00216208:11320/17:10365991 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0047259X17302683" target="_blank" >http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0047259X17302683</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.jmva.2017.05.001" target="_blank" >10.1016/j.jmva.2017.05.001</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Score tests for covariate effects in conditional copulas

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Abstract We consider copula modeling of the dependence between two or more random variables in the presence of a multivariate covariate. The dependence parameter of the conditional copula possibly depends on the value of the covariate vector. In this paper we develop a new testing methodology for some important parametric specifications of this dependence parameter: constant, linear, quadratic, etc. in the covariate values, possibly after transformation with a link function. The margins are left unspecified. Our novel methodology opens plenty of new possibilities for testing how the conditional copula depends on the multivariate covariate and also for variable selection in copula model building. The suggested test is based on a Rao-type score statistic and regularity conditions are given under which the test has a limiting chi-square distribution under the null hypothesis. For small and moderate sample sizes, a permutation procedure is suggested to assess significance. In simulations it is shown that the test performs well (even under misspecification of the copula family and/or the dependence parameter structure) in comparison to available tests designed for testing for constancy of the dependence parameter. The test is illustrated on a real data set on concentrations of chemicals in water samples.

  • Název v anglickém jazyce

    Score tests for covariate effects in conditional copulas

  • Popis výsledku anglicky

    Abstract We consider copula modeling of the dependence between two or more random variables in the presence of a multivariate covariate. The dependence parameter of the conditional copula possibly depends on the value of the covariate vector. In this paper we develop a new testing methodology for some important parametric specifications of this dependence parameter: constant, linear, quadratic, etc. in the covariate values, possibly after transformation with a link function. The margins are left unspecified. Our novel methodology opens plenty of new possibilities for testing how the conditional copula depends on the multivariate covariate and also for variable selection in copula model building. The suggested test is based on a Rao-type score statistic and regularity conditions are given under which the test has a limiting chi-square distribution under the null hypothesis. For small and moderate sample sizes, a permutation procedure is suggested to assess significance. In simulations it is shown that the test performs well (even under misspecification of the copula family and/or the dependence parameter structure) in comparison to available tests designed for testing for constancy of the dependence parameter. The test is illustrated on a real data set on concentrations of chemicals in water samples.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GJ15-04774Y" target="_blank" >GJ15-04774Y: Modelování závislosti veličin pomocí kopulí za přítomnosti kovariát</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Multivariate Analysis

  • ISSN

    0047-259X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    159

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2017

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    23

  • Strana od-do

    111-133

  • Kód UT WoS článku

    000405976900007

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85019961792