Modelos multidimensionais : cópulas D-Vine

Abstract

Distribuições multivariadas flexíveis são necessárias para modelar sistemas em muitas áreas. A distribuição gaussiana multivariada é muito restritiva e não consegue capturar características como assimetria e caudas pesadas. Uma ferramenta alternativa no tratamento de tais distribuições são as cópulas, porém ainda hoje o estudo de adequação e estimação das cópulas clássicas em dimensões altas _e um desafio. As cópulas D-Vine surgiram para tratar esse tipo de problema. Neste trabalho estudamos as cópulas D-Vine, bem como a inferência estatística dessas cópulas. ___________________________________________________________________________ ABSTRACT

Flexible multivariate distributions to model systems are needed in many areas. The multivariate Gaussian distribution is very restrictive and fails to capture characteristics such as asymmetry and heavy tails. An alternative tool in the treatment of such distributions is the copula, however nowadays the study of suitability and estimation of classic copulas in higher dimensions is still a challenge. The copula D-Vine emerged to solve this problem. In this work we study the D-Vine Copulas and the statistical inference of these copulas.