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2020 44
2022-05-08
英文标题:
《Risk aggregation with empirical margins: Latin hypercubes, empirical
  copulas, and convergence of sum distributions》
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作者:
Georg Mainik
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  This paper studies convergence properties of multivariate distributions constructed by endowing empirical margins with a copula. This setting includes Latin Hypercube Sampling with dependence, also known as the Iman--Conover method. The primary question addressed here is the convergence of the component sum, which is relevant to risk aggregation in insurance and finance.   This paper shows that a CLT for the aggregated risk distribution is not available, so that the underlying mathematical problem goes beyond classic functional CLTs for empirical copulas. This issue is relevant to Monte-Carlo based risk aggregation in all multivariate models generated by plugging empirical margins into a copula.   Instead of a functional CLT, this paper establishes strong uniform consistency of the estimated sum distribution function and provides a sufficient criterion for the convergence rate $O(n^{-1/2})$ in probability. These convergence results hold for all copulas with bounded densities. Examples with unbounded densities include bivariate Clayton and Gauss copulas. The convergence results are not specific to the component sum and hold also for any other componentwise non-decreasing aggregation function. On the other hand, convergence of estimates for the joint distribution is much easier to prove, including CLTs.   Beyond Iman--Conover estimates, the results of this paper apply to multivariate distributions obtained by plugging empirical margins into an exact copula or by plugging exact margins into an empirical copula.
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中文摘要:
本文研究了用copula函数赋予经验裕度构造的多元分布的收敛性。此设置包括具有相关性的拉丁超立方体采样,也称为Iman--Conover方法。这里讨论的主要问题是组成和的收敛性,这与保险和金融中的风险聚合有关。本文表明,对于聚合风险分布的CLT是不可用的,因此潜在的数学问题超出了经典的经验连接函数CLT。这一问题与所有多变量模型中基于蒙特卡罗的风险聚合有关,这些模型是通过将经验利润率插入copula生成的。本文建立了估计和分布函数的强一致相合性,并给出了概率收敛速度$O(n^{-1/2})$的一个充分判据。这些收敛结果适用于所有密度有界的copula。具有无界密度的例子包括二元克莱顿和高斯copulas。收敛结果并不特定于分量和,对于任何其他分量非递减聚合函数也是如此。另一方面,联合分布估计的收敛性更容易证明,包括CLT。除了Iman——Conover估计之外,本文的结果还适用于通过将经验裕度插入一个精确copula或将精确裕度插入一个经验copula而获得的多元分布。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Risk Management        风险管理
分类描述:Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Computation        计算
分类描述:Algorithms, Simulation, Visualization
算法、模拟、可视化
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一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Methodology        方法论
分类描述:Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计,调查,模型选择,多重检验,多元方法,信号和图像处理,时间序列,平滑,空间统计,生存分析,非参数和半参数方法
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2022-5-8 22:00:36
最终出版物现在可在doi:10.1016/j.jmva上获得。2015.07.008具有经验边际的风险聚合:拉丁超立方体、经验连接函数和和分布的收敛Georg Mainik*2015年8月10日摘要本文研究了通过赋予经验边际一个copula构造的多元分布的收敛性。此设置包括具有相关性的拉丁超立方体采样,也称为Iman–Conover方法。这里讨论的主要问题是成分和的收敛性,这与保险和金融中的风险聚合有关。本文表明,对于聚合风险分布的CLT是不可用的,因此潜在的数学问题超出了经典的经验连接函数CLT。这个问题与所有多元模型中基于蒙特卡罗的风险聚合有关,这些模型是通过将经验利润率插入copula生成的。本文建立了估计和分布函数的强一致相合性,并给出了收敛速度O(n)的一个有效判据-概率为1/2)。这些收敛结果适用于密度有界的所有copula。具有无界密度的例子包括二元克莱顿和高斯copulas。收敛结果不特定于分量和,也适用于任何其他分量非递减聚合函数。另一方面,联合分布估计的收敛性更容易验证,包括CLT。
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2022-5-8 22:00:40
除了Iman–Conover估计之外,本文的结果还适用于通过将经验边际插入精确copula或将精确边际插入经验copula而获得的多元分布。关键词:风险聚合,经验边际分布,经验copula,函数CLT,Iman–Conover方法,拉丁超立方体抽样*苏黎世ETH数学系RiskLab;www.georgmainik。中国商学院2015年,爱思唯尔。根据Creative Commons Attribute NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons授权。组织/许可证/由nc nd/4提供。jmva/final:jm106/doi.10上提供。2015.07.0081简介在各种实际应用中,多元随机模型是基于经验边际数据和边际之间依赖结构的假设构建的。这种依赖性假设通常用连接词来表示。这种设置的主要原因是缺乏多变量数据集,这在保险和金融领域通常都是如此。从统计学的角度来看,这种方法可能看起来很艺术,但在压力测试的背景下,它自然会出现。除了金融和保险,相关应用领域还包括工程和环境研究。有时,边际数据甚至不是基于观察,而是由一个被认为可靠的单变量模型生成的。这些模型中的许多都非常复杂,因此所得的分布无法用解析的方式表示。在这种情况下,精确的边际分布被模拟单变量样本的经验分布所取代。这些经验边际被赋予某种依赖结构,以获得多元分布。
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2022-5-8 22:00:44
该多元模型的聚合风险或其他特征的计算通常基于蒙特卡罗技术。Iman–Conover:通过样本重新排序的依赖性“注入”相关方法包括从单变量数据集生成合成多变量样本。虽然这样一个合成样本的边际与单变量数据一致,但其依赖性结构被修改以满足应用程序的需要。最基本的例子是经典的拉丁超立方体采样方法,它模仿独立的边距。它是一种从多元数据集中去除虚假相关性的流行工具。这种方法也适用于独立随机变量模拟中的方差缩减(参见McKay等人,1979年;Stein,1987年;Owen,1992年;Iman,2008年)。相依随机变量的类似应用包括蒙特卡罗方法(Packham和Schmidt,2010)和Copula估计(Genest和Segers,2010)中的方差缩减。Iman和Conover(1982)提出了拉丁超立方体抽样的一个扩展,将依赖性引入样本。Iman–Conover方法的最初描述使用边缘样本的随机重新排序,其目的是控制合成多变量样本中的秩相关性。重新排序是根据具有连续边缘的某个多元分布(例如H)的i.i.d.样本中的边缘秩向量执行的。因此,H的秩相关性被“注入”到合成样本中。这个过程相当于pluggingc2015年,爱思唯尔。根据Creative Commons Attribute NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons授权。组织/许可证/由nc nd/4提供。
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2022-5-8 22:00:47
jmva/final:jm106/doi.10上提供。2015.07.008 H样本的Rankbase经验copula的经验裕度(从异步观察中获得)(Arbenz等人,2012年)。此外,事实证明,Iman–Conover方法不仅允许在合成样本中引入H的秩相关性,还允许引入H的整个copula(参见Arbenz et al.,2012;Mildenhall,2005)。在较弱的意义上,这些结果与确定性函数对随机相关性的近似以及Kimeldorf和Sampson(1978)的开创性结果有关。该领域的进一步发展包括测量保存转化(Vitale,1990)和shu-free es of min(Durante等人,2009)。R¨uschendorf(1983)也使用了不稳定优化和重新排序技术。定量风险管理中最近的一个相关应用是一种重排算法,该算法计算具有给定边际分布的投资组合中累计损失分位数的最坏情况界限(参见Embrechts et al.,2013,以及其中的参考文献)。使用单变量边际样本的显式重新排序,Iman–Conover方法具有独特的算法可处理性。它在各种软件包中实现,并作为依赖建模和不确定性分析的标准工具。重新排序算法允许evento构建具有层次依赖结构的合成样本,以满足保险和再保险公司风险聚合的需要(Arbenz et al.,2012)。总风险的分布由组成部分sumseX(k)+的经验分布估计+合成样品的自由度eX(k)=(eX(k),eX(k)d)对于k=1,n、 这种蒙特卡罗方法具有计算优势。
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2022-5-8 22:00:52
n的收敛速度-1/2(使用特殊序列的准蒙特卡罗甚至更快)允许我们优于已经用于中等维度d的和分布的显式计算≥ 4(参见Arbenz等人,2011年)。挑战和贡献:收敛性证明尽管伊曼-康诺弗方法很受欢迎,但它的一些应用已经通过模拟而不是数学证明得到了验证。原始出版物(Iman和Conover,1982)从四维随机向量的以下函数分布的有希望的模拟结果中得出结论:f(X,…,X)=X+X(X- 日志| X |)+exp(X/4)。然而,仍然缺少一个严格的证据。本文给出了分量和分布的Iman–Conover估计的收敛性证明。它还包括一个简单得多的估算联合分布的证明草图。到目前为止,这两个问题都是公开的。本文给出的解是从经验过程推导出来的2015年,爱思唯尔。根据Creative Commons Attribute NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons授权。组织/许可证/由nc nd/4提供。jmva/final:jm106/doi.10上提供。2015.07.008范德法特和韦尔纳(1996)中提出的理论。在适当的正则性假设下,和分布的Iman–Conover估计与收敛速度OP(n)强一致-1/2)(见定理4.1和4.2)。联合分布的Iman–Conover估计的收敛性在参考备注4.8中讨论。所有这些发现都不特定于分量和,并立即扩展到所有分量非递减函数(见推论4.10)。
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